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【机器学习】——K均值聚类：揭开数据背后的隐藏结构

对初始值敏感：K均值算法对初始质心的选择较为敏感，若初始质心选择不当，可能会导致局部最优解。 不适合非凸形状的数据：K均值假设簇是凸形的，这在处理非球形簇时效果不佳。...5.2 图像压缩 K均值聚类在图像处理中也有应用，尤其是在图像压缩中。通过将图像中的颜色像素聚类为K个簇，降低颜色的数量，从而减少图像的存储空间。...通过将图像中的像素色彩聚类为有限数量的簇，可以极大地减小图像数据的存储空间，同时保持图像的整体视觉效果。 在图像压缩任务中，每个簇代表一种颜色，簇的质心代表该簇的主要颜色。...通过将图像中所有像素的颜色替换为其所属簇的质心颜色，可以实现图像的压缩。...image = io.imread('image.jpg') image = image.reshape((-1, 3)) # 转为二维数组，每行是一个像素的RGB值 # 使用K均值聚类 kmeans

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    【机器学习】无监督学习麾下 K-means 聚类如何智能划分，解锁隐藏结构，为市场细分、图像分割、基因聚类精准导航

    曼哈顿距离（Manhattan Distance）：适用于特征空间中的绝对距离计算。 余弦相似度（Cosine Similarity）：常用于文本数据中，衡量两个向量夹角的余弦值。...K-means 聚类算法的核心思想是通过迭代地分配数据点到最近的簇，并根据簇中数据点的均值更新簇的质心，直到算法收敛。...1.1 算法步骤 K-means 聚类的基本步骤如下： 初始化质心：随机选择 kk 个数据点作为初始簇的质心。 分配数据点：对于每个数据点，计算其到 kk 个质心的距离，并将其分配到距离最小的簇。...图像分割的目标是将图像划分为若干个区域，使得同一区域的像素具有相似的颜色或特征。通过将图像像素视为数据点，并使用 K-means 聚类算法，可以有效地实现图像分割。...K-means 聚类的代码实现 接下来，我们通过一个具体的示例来实现 K-means 聚类算法。假设我们有一个简单的二维数据集，并使用 Python 代码实现 K-means 聚类。

    20110

    十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割

    下面是K-Means聚类算法的分析流程，步骤如下： 第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步，从数据集中随机选择K个数据点作为质心（Centroid）或数据中心。...第五步，比较新的质心和老的质心，如果新质心和老质心之间的距离小于某一个阈值，则表示重新计算的质心位置变化不大，收敛稳定，则认为聚类已经达到了期望的结果，算法终止。...假设存在一张100×100像素的灰度图像，它由10000个RGB灰度级组成，我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇，然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点，这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色...imread('scenery.png', 0) print img.shape #获取图像高度、宽度 rows, cols = img.shape[:] #图像二维像素转换为一维 data =...('scenery.png') print img.shape #图像二维像素转换为一维 data = img.reshape((-1,3)) data = np.float32(data) #定义中心

    1.2K40

    基于K-Means聚类算法的主颜色提取

    在随机初始化k个聚类质心之后，该算法迭代执行两个步骤： 1. 聚类分配：根据每个数据点距聚类质心的距离，为其分配一个聚类。 2. 移动质心：计算聚类所有点的平均值，并将聚类质心重定位到平均位置。...返回TrainKMeans函数，调整图像大小后，我将图像转换为numpy数组，然后将其重塑为3维矢量以表示下一步的RGB值。 现在，我们准备在图像中创建颜色簇。...我们已经将RGB值标准化为0到1的范围，然后将它们转换为各自的十六进制代码。现在，我们有了每个颜色簇的十六进制代码。 在下一步中，我们将使用findColorName（）函数查找每种颜色的名称。...接下来将初始化一个空的数据框cluster_map，并创建一个名为position的列，该列保存图像和列簇中存在的每个数据点（像素）的RGB值，我存储了每个数据点（像素）被分组到的簇号。...（像素），并在图像中标识了颜色，并使用饼图显示了图像的颜色分布。

    2.3K20

    基础聚类算法：K-means算法

    二、具体实现： 在介绍 K-means 的具体步骤之前，让我们先来看看它对于需要进行聚类的数据的一个基本假设吧：对于每一个聚类簇（cluster），我们可以选出一个中心点 (center) ，使得该聚类簇中的所有的点到该中心点的距离小于到其他聚类簇的中心的距离...重复第二步，一直到迭代了最大的步数或者前后的 的值相差小于一个阈值为止。 直观一点：如下图 ? ? ? ?...，如VRP问题中的客户群聚类，然后再进行车辆路径调度优化；还有用于图像分割当中，以像素点样本的像素特征进行聚类 ?...K为20 可以看出，并非K值越大，图像分割越好； 对于K-means的初始点不同聚类结果不同的缺陷改进，首先是可以用一些启发式的方式指定更好的初始质心。...类簇的直径是指类簇内任意两点之间的最大距离。 类簇的半径是指类簇内所有点到类簇中心距离的最大值。 废话不说，直接上图。下图是当K的取值从2到9时，聚类效果和类簇指标的效果图： ? ?

    2.8K50

    一个贯穿图像处理与数据挖掘的永恒问题

    如果回到我们所探讨的图像处理或数据挖掘研究，细细品读其中的某些点滴，你是否能窥探出些许启迪？首先，创新可以分成两种，一种是原始创新，另外一种就是所谓的二次创新。...二、简单平滑与中值滤波：同时联系到LeetCode上一道Hard级别的题目 现实中图像因为受到环境的影响，很容易被噪声所污染。如下图中的左上所示，这是一幅被椒盐噪声污染的图像。...噪声体现为原本过渡平滑的（自然图像）区域中一个突兀的像素值。处理它最简单的策略是用一个低通滤波器对信号进行过滤。比如可以采用简单平滑算法。...说白了，就是针对某个像素点，在其领域的一个小窗口内（例如3×3），对所有像素值取平均，然后用这个平均值来代替窗口中心位置的像素值。这样就能缩小噪声和非噪声像素之间的差距。...每个数据点都被收归到距其最近之质心的分类中，而同一个质心所收归的点集为一个簇。然后，根据本次分类的结果，更新每个簇的质心。

    93530

    LabVIEW图像灰度分析与变换（基础篇—4）

    其中： H(k)和n，表示灰度级对应的像素数量； k表示灰度级； max表示图像数据类型可表示的最大值，如当图像类型为U8时，max=255。 下图分别显示了线性直方图和累计直方图的例子。...对于大小为W×H的数字图像来说，可将各像素灰度值p，视为质点的质量，则图像质心位置可通过以下计算x、y两个方向上质心坐标的公式得到： ? 其中xi、yi为图像中各像素点的坐标。...通过使用图像形心和质心计算某种皮肤细胞图像形心的例子理解图像形心和质心的应用方法，程序设计思路如下所示： 程序先将采集到的细胞图像读入内存，并由IMAQ Threshold对图像进行二值化处理； 经二值化处理后...，原图像中位于35~255灰度区间的像素灰度均被置为255； 此后IMAQ LowPass将滤除二值图像中的高频噪声； IMAQ FillHole用于填充二值化的细胞图像中各个“孔洞”，以获取"实心"的细胞目标图像...数组中元素的类型为簇，包含图像中各区域的灰度定量数据。

    2.1K40

    十三.机器学习之聚类算法四万字总结（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）

    假设选择P1和P2点，它们则为聚类的中心。 第二步：计算其他所有点到质心的距离。 计算过程采用勾股定理，如P3点到P1的距离为： P3点到P2距离为： P3离P1更近，则选择跟P1聚集成一堆。...第一组新质心： 第二组新质心： 第六步：计算点到新的质心距离。...聚类类簇数 max_iter：表示最大迭代次数，可省略 n_init：表示用不同初始化质心运算的次数，由于K-Means结果是受初始值影响的局部最优的迭代算法，因此需要多运行几次算法以选择一个较好的聚类效果...假设存在一张100×100像素的灰度图像，它由10000个RGB灰度级组成，我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇，然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点，这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色...img = cv2.imread('scenery.png', 0) print(img.shape) #获取图像高度、宽度和深度 rows, cols = img.shape[:] #图像二维像素转换为一维

    2.1K00

    算法金 | K-均值、层次、DBSCAN聚类方法解析

    ：在图像处理领域，聚类分析可以用于图像分割，将图像分成具有相似像素特征的区域异常检测：聚类分析可以帮助识别数据中的异常点，这在金融欺诈检测、网络入侵检测等方面有重要应用文本聚类：在自然语言处理领域，聚类分析可以用于文本聚类...该算法的基本原理是通过迭代优化，逐步调整簇中心位置，直到簇中心不再发生变化或达到预设的迭代次数算法步骤K-均值算法的具体步骤如下：随机选择 ( K ) 个初始质心将每个数据点分配到最近的质心所在的簇计算每个簇的质心...，即该簇中所有数据点的平均值检查质心是否发生变化，若发生变化，则重复步骤2和3，直到质心不再变化或达到预设的迭代次数K值选择与初始中心问题K值选择是K-均值聚类中的一个关键问题。...( K ) 值不能处理非凸形状的簇和具有不同大小的簇对噪声和异常值敏感适用场景及实例K-均值聚类适用于以下场景：数据集规模较大，且簇的形状接近凸形需要快速获取聚类结果，用于初步数据分析希望对簇进行简单的解释和可视化更多内容...如何选择适合的聚类方法在实际应用中，选择适合的聚类方法需要考虑以下因素：数据集规模：对于大规模数据集，优先选择计算复杂度较低的方法，如K-均值。

    60800

    【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k-means算法

    ,k step 3 对于每一个类 (c^{(j)}) ，重新计算该簇质心的值： \mu_j:=\frac{\sum^m_{i=1}l\{c^{(i)}=j\}x^{(i)}}{\sum^m_{i=1}l...下一步是更新簇 (c^{(j)}) 的质心，计算所有红色点的平均值，得到新的质心 (mu_{1_new}) ；计算所有蓝色点的平均值，得到新的质心 (mu_{2_new}) ，如下图所示： ?...再次重复计算每一个 (x^{(i)}) 和质心的距离，更新质心的值。多次迭代收敛后，即使进行更多次的迭代， (x^{(i)}) 的类别和质心的值都不会再改变了： ?...}||^2 (J(c,mu)) 表示每个样本点 (x^{(i)}) 到其质心距离的平方和，当 (J(c,mu)) 没有达到最小值，可以固定 (c^{(j)}) 更新每个簇的质心 (mu_j) ，质心变化后固定质心的值...并非所有的数据都像上面的数据一样，一眼可以看出来分2个类(簇)，所以介绍一般比较常用的第二种方法。

    1.2K10

    使用Python实现无监督学习

    简单的说，目的是将具有相似特征的群体分开并将它们分配到簇中。 可视化例子： ? 在上图中，左边的图像是没有完成分类的原始数据，右边的图像是聚类的（根据数据的特征对数据进行分类）。...当给出要预测的输入时，根据它的特征检查它所属的簇，并进行预测。 Python中的K均值聚类 K均值是一种迭代聚类算法，旨在找到每次迭代中的局部最大值。最初选择所需数量的簇。...基于每个点之间的质心距离，下一个给定的输入被分离成最近的簇。然后，重新计算所有簇的质心。 簇的每个质心都是定义所得到的组的特征值的集合。检查质心特征权重可以用来定性地解释每个簇代表什么类型的组。...在K均值聚类中，当我们从簇的任意选择开始时，多次运行算法产生的结果可能会有所不同。而结果在分层聚类中可复现。 当簇的形状是超球面时（如二维中的圆，三维中的球），K均值工作良好。...它不要求您输入簇的数量才能运行。但你必须调整其他两个参数。 scikit-learn提供了eps和min_samples参数的默认值，但一般我们会调整这些参数。

    2.1K61

    【机器学习】聚类算法分类与探讨

    聚类在客户分群、图像分割、文本分类和生物信息学等领域有广泛应用。聚类算法的种类：划分式算法（如K均值）：基于数据点之间的距离，直接将数据划分为若干簇。...密度式算法（如DBSCAN）：根据数据密度分布，将密度较高的区域识别为簇。层次式算法（如AGNES）：通过层次结构进行聚类，可以生成树状的层次结构。...计算每个数据点与质心的距离，将数据点分配到最近的质心所在的簇中。更新每个簇的质心，重新计算每个簇的平均值。重复步骤2和3，直到质心位置不再变化或达到最大迭代次数。...优缺点：K均值在处理大规模数据时效率高，但其对初始质心的选择敏感，可能陷入局部最优；另外，K的值需要提前确定。...聚类评估指标常用指标：轮廓系数（Silhouette Score）：衡量簇内一致性和簇间分离度的指标，范围为-1到1，值越大越好。

    15110

    机器学习入门：概念、算法与应用

    强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境的交互，算法根据奖励信号调整策略，以最大化长期回报。它在游戏、机器人控制等领域应用广泛。 二、常见机器学习算法 1....通过最小化均方误差（Mean Squared Error, MSE），可以找到最优的参数组合，使得模型的预测值与实际值之间的误差最小。 2....其工作原理是通过指定簇的数量 k ，然后随机选择 k 个初始质心，并迭代更新质心位置，直到簇内数据的相似性最大化，簇间数据的差异性最小化。...K-Means 的主要步骤包括： 随机选择 k 个初始质心； 将每个数据点分配到最近的质心所属的簇； 重新计算每个簇的质心； 重复步骤 2 和 3，直到质心不再发生变化。 5....三、机器学习的应用场景 1. 图像识别 机器学习（特别是深度学习中的卷积神经网络）在图像识别领域得到了广泛应用。常见的应用包括人脸识别、自动驾驶中的道路场景理解，以及医学影像中的肿瘤检测。 2.

    22510

    【机器学习实战】第10章 K-Means（K-均值）聚类算法

    K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成....然后将数据集中的每个点分配到一个簇中, 具体来讲, 就是为每个点找到距其最近的质心, 并将其分配该质心所对应的簇. 这一步完成之后, 每个簇的质心更新为该簇说有点的平均值....对每一个簇, 计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 K-Means 开发流程 收集数据：使用任意方法 准备数据：需要数值型数据类计算距离, 也可以将标称型数据映射为二值型数据再用于距离计算 分析数据...局部最小值的的情况如下: 所以为了克服 KMeans 算法收敛于局部最小值的问题，有更厉害的大佬提出了另一个称之为二分K-均值（bisecting K-Means）的算法....二分 K-Means 聚类算法伪代码 将所有点看成一个簇 当簇数目小雨 k 时 对于每一个簇 计算总误差 在给定的簇上面进行 KMeans 聚类（k=2） 计算将该簇一分为二之后的总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分操作

    1.6K80

    快乐学AI系列——计算机视觉（4）图像分割

    在图像中，边缘通常是指图像灰度值变化的位置，如物体边缘、纹理等。 常见的基于边缘的分割方法包括Canny算法、Sobel算法、Prewitt算法等。...cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3) grad = cv2.subtract(grad_x, grad_y) grad = cv2.convertScaleAbs(grad) # 对梯度图像进行二值化处理...但是，分水岭算法对图像的预处理要求比较高，需要进行灰度化、二值化、边缘检测和形态学处理等操作。此外，分水岭算法容易出现过分割或欠分割的情况，需要进一步的优化和改进。...计算最小割：利用最小割算法，在图中找到一个割，使得割的代价最小。这个割将图分成两部分，一部分被割掉，另一部分保留。 分割图像：根据最小割得到的割将图像分成两部分，分别对应于原图中被割掉和保留的像素。...在图像分割中，将每个像素点看成一个数据点，然后将这些像素点分为k个类别，每个类别对应一个簇，最后对每个簇内的像素点赋予相同的灰度值，即可完成分割。

    66100

    AI - 聚类算法

    图像分割：在计算机视觉领域，聚类算法用于将图像中的像素点根据颜色或纹理特征分为不同的区域，以便进行进一步的图像处理。...接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点（平均值） 如果计算得出的新中心点与原中心点一样（质心不再移动），那么结束，否则重新进行第二步过程 聚类效果评估 误差平方和（...其中，( C_{i} ) 是第 ( i ) 个簇，( p ) 是 ( C_{i} ) 中的样本点，( m_{i} ) 是 ( C_{i} ) 的质心（即 ( C_{i} ) 中所有样本的均值）。...SSE 计算的是所有样本点到其所属簇的质心的距离平方和，这个指标反映了簇内样本点的紧密程度。在聚类分析中，SSE 的值越小，表示簇内样本点越紧密，聚类效果通常被认为越好。...肘部法则是一种常用的选择k值的方法。通过计算不同k值下的簇内误差平方和（SSE），并绘制成图，可以找到曲线的“肘部”，即最佳的k值。

    18910

    手把手：扫描图片又大又不清晰？这个Python小程序帮你搞定！

    下图是手写笔记的输出示例： 复印机好像随意地决定是否将每个数学符号进行二值化，或者转换后的JPG很不理想（如上图中的平方根符号）。因此我决定对上述问题进行优化。...具体的做法是，通过k-means算法在一个颜色簇中找到一个点，这个点到其他每个点的平均距离之和最小。...通过转换为索引颜色的图像可以进一步压缩PNG文件，noteshrink.py还可以运行如optipng、pngcrush或pngquant等图像优化工具。...第一个输出的PDF使用默认的阈值设置，看起来很棒： 不同颜色簇的可视化： 由three.js提供支持的交互式三维图 第二个PDF需要将饱和度阈值降低到0.045，因为蓝灰色的线条颜色太深不便于阅读： 对应的颜色簇...当然感兴趣的同学也可以试试其他有趣的想法，如使用Lab这类视觉上均匀的色彩空间进行颜色聚类，并尝试自动给出指定图像的“最佳”聚类数量。

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