如何在2D阵列中检测曲线形状的簇？Python - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据

使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD）根据 1 计算时间序列聚类的质心。...（一种新的基于质心的聚类算法，可保留时间序列的形状）划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样，但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面的1和2。......计算从每个点到簇中心的距离的平方和，指定为簇内误差平方和 (SSE)。...(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化R语言中的划分聚类模型基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型r语言聚类分析：k-means和层次聚类SAS用K-Means...回归R语言聚类算法的应用实例对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测【视频】R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用

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Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据

时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD）根据 1 计算时间序列聚类的质心。...（一种新的基于质心的聚类算法，可保留时间序列的形状）划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样，但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面的1和2。......计算从每个点到簇中心的距离的平方和，指定为簇内误差平方和 (SSE)。...(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化R语言中的划分聚类模型基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型r语言聚类分析：k-means和层次聚类SAS用K-Means...回归R语言聚类算法的应用实例对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测【视频】R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用

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Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据

使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD）根据 1 计算时间序列聚类的质心。...（一种新的基于质心的聚类算法，可保留时间序列的形状）划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样，但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面的1和2。......计算从每个点到簇中心的距离的平方和，指定为簇内误差平方和 (SSE)。...(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化R语言中的划分聚类模型基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型r语言聚类分析：k-means和层次聚类SAS用K-Means...回归R语言聚类算法的应用实例对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测【视频】R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用

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一文了解动态场景中的SLAM的研究现状

首先，需要从单个图像帧中提取对象，就相当于常规SLAM系统中的关键点（例如ORB-SLAM中的ORB特征点）提取阶段。该阶段将给出2D或3D对象检测结果。现阶段单目3D对象检测取得了很大进展。...2D相机对象误差：从3D测量中，我们可以将长方体的8个角投影到相机图像中。这8个点的最小边界框应与每帧的2d检测边框一致。我们要注意到，这种2D-3D一致的假设并不总是正确。...动态点（稀疏特征）误差：刚性对象上的特征点在对象框架中具有固定坐标。 2D相机对象误差：跟踪对象的投影应满足2D测量结果。对象尺寸一致性误差：对象形状在框架之间保持一致。...一元能量项包括2D能量（如果点在与群集关联的边界框内，则它与该簇关联的可能性很高。...对象提取 MoMoSLAM使用了非常复杂但准确的3D对象提取过程。使用形状先验和关键点将2D检测提升为3D形状。首先检测车辆可区分特征上的36个有序关键点，并检测一系列基本形状的变形系数。

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如何利用高斯混合模型建立更好、更精确的集群？

本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。我真的很喜欢研究无监督的学习问题。...在本文中，我们将采用自下而上的方法。因此，我们将首先学习聚类的基础知识，包括快速回顾 k-means 算法。然后，我们将深入研究高斯混合模型的概念并用 Python 实现它们。...这意味着它试图将最近的点分组以形成一个簇。让我们仔细看看这个算法是如何工作的。这将帮助你了解高斯混合模型是如何在本文后面发挥作用的。因此，我们首先定义要将总体划分为的组的数量——这是 k 的值。...在两个变量的情况下，我们将得到如下所示的三维钟形曲线，而不是二维钟形曲线： ? 高斯混合模型概率密度函数由以下公式给出： ?...高斯分布其中 x 是输入向量，μ是 2D 平均向量，∑ 是 2×2 协方差矩阵。协方差现在可以定义曲线的形状。我们也可以对 d 维进行推广。

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EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。...所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。...DrawChessboardCorners，绘制被检测到的各个棋盘角（如红色圆圈），以防在没有找到板（pattern_was_found = 0）的情况下，或者当找到板（pattern_was_found...cvDrawContours讨论中的示例显示了如何使用轮廓进行连接的组件检测。轮廓也可用于形状分析和对象识别 – 请参见OpenCV示例目录中的square.c函数修改源图像内容。...Kmeans，实现k-means算法，找到cluster_count集群的中心，并对集群周围的输入样本进行分组。在输出标签（i）中包含存储在第i行样本矩阵中的样本的聚簇索引。

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浅谈三维点云中的几何语义

点云处理的核心问题实际上从3D离散点和无序点中推断几何信息。点云的基本几何单位是点，点聚类为簇构成几何语义。几何语义分大致可以为两类：形状集和结构集。如图1所示。 ?...图1 几何语义分类在图1中，形状集包括像2D线（例如，2D轮廓、直线和曲线），物体表面（例如，平面，曲面）、三维体（例如，立方体和圆柱体等）和3D边界等元素。...例如，在一些检测任务中，如LiDAR点云中的电线杆就可以利用线语义检测，如图2所示，像这类的文章还是很多的，处理一些简单分类问题还是可以的。...图2 利用线语义检测灯柱[1] 说完线，自然会联想到更高维度的面、体，其应用场景也更广，例如除了在检测任务中的用途，这些高维度的几何语义还可以用在三维重建中。...图3 部分工程实例展示形状语义尽管在工程中应用中的效果不错，但有时也是力不从心（PS:发发中文还行，SCI用这些东西确实得费些功夫）。

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为什么都2022年了还有人用Java写GUI？

Java提供了Graphics2D类,用于在Java应用程序中呈现二维(2D)文本、形状和图像。这个类是java.awt包的一部分。此外,“形状”界面用于定义表示几何图形的对象。...在本编程教程中,开发人员将学习如何使用Graphics2D类和Shape接口在Java中渲染几何2D图形。...如何在Java中创建形状在Java中创建2D几何图形的第一步是向paint()函数提供Graphics参数。在paint(Graphics g)函数中,您可以调用特定2D对象的类。...,将得到以下输出：如何在Java中绘制圆或曲线 Java中的drawArc(int x,int y,int width,int height,int startAngle,int arcAngle)...该方法允许程序员绘制一条由给定宽度和高度的矩形限定的曲线(或圆)。

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监控告警系统的多指标异常检测方案探索

主要有两种思路：第一种思路是将多指标序列划分成多个单指标序列，利用单指标异常检测方法发现异常；第二种思路是直接分析多指标序列，如将多指标序列按形状或时间分成多个子序列，同时结合聚类等算法发现异常。...方案流程 ① 离线过程 ● 基于SBD的DBSCAN聚类使用基于SBD的DBSCAN聚类算法将相似指标聚类，可以降低分析框架的复杂度，并且将相似形状的指标聚类到同一类中。...● SARIMAX建模随后，在聚类后的每个簇中，对两两指标建立SARIMAX模型，构建指标间的不变量关系。...首先，观察历史KPI时序数据，存在部分数据形状相似，在经过聚类后，将具有相似形状的KPI分为一个类型，其他KPI归为噪音簇类。下图中左侧为部分原始时序图，右侧为聚类后的时序图。...如下图中，左侧为在离线过程中，构建变量间的不变量关系图，并对簇类1和簇类2的中心点分别与噪音簇类构建不变量关系图；右侧为在线过程中，判断不变量关系是否被打破，如类簇1中6->4、6->17的不变量关系被打破

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使用高斯混合模型建立更精确的聚类

，以及如何在Python中实现它们我们还将介绍k-means聚类算法，并讨论高斯混合模型如何改进它介绍我真的很喜欢研究无监督学习问题。...在本文中，我们将采用自下而上的方法。因此，我们首先来看一下聚类的基础知识，包括快速回顾一下k-means算法。然后，我们将深入讨论高斯混合模型的概念，并在Python中实现它们。...目录聚类简介 k-means聚类简介 k-means聚类的缺点介绍高斯混合模型高斯分布期望最大化EM算法高斯混合模型的期望最大化在Python中实现用于聚类的高斯混合模型聚类简介在我们开始讨论高斯混合模型的实质内容之前...在二维的情况下，我们不再使用2D钟形曲线，而是使用3D钟形曲线，如下图所示: ? 概率密度函数为: ? 其中x是输入向量,μ是2维的均值向量,Σ是2×2的协方差矩阵。协方差定义了曲线的形状。...实际上我们可以说 k-means只考虑更新簇中心的均值，而GMM则考虑数据的均值和方差。在Python中实现高斯混合模型是时候深入研究代码了!这是任何文章中我最喜欢的部分之一，所以让我们开始吧。

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拥有这个R包，只需三步帮你找到差异表达基因

高通量测序可以从相对较少的样本中得到大量的基因表达结果，为了识别DEGs列表，微阵列显著性分析(SAM)采用modified t检验，引入一个因子来最小化基因变异的影响。...4 提取差异基因如果我们想通过ORdensity提取检测到的差异表达基因，可以使用findDEgenes命令汇总找到的基因簇的列表、每个基因相对应的OR统计值，以及一个指示该基因是否满足选择要求的指标...结果表明，最佳聚类仅由两个聚类组成根据经验，预期的差异表达基因会显示高OR值，以及低meanFP值和密度值。我们还可以分析每个基因簇中的单个基因，并通过聚类的方法区分假阳性。 ?...微阵列/转录组数据中的一个重要问题是如何从数千个基因中选择少量但可能是疾病关键因素的差异表达（DE）基因。...同时ORdensity的分析方法更为创新，有助于识别用其他技术（如limma等）检测不到的有趣基因，同时避免了单基因识别的一些缺点，计算结果更为稳定。

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Google Earth Engine（GEE）——TFRecord 和地球引擎

本页介绍了 Earth Engine 如何在或和 TFRecord 格式之间进行转换。...如果您要导出 2D 或 3D 阵列（例如图像补丁），那么您将在解析时指定补丁的形状，例如shape=[16, 16]16x16 像素补丁。...如本例所示，扁平化列表可以拆分为多个单独的像素 . 或者可以像本例一样恢复导出补丁的形状。为了帮助减少边缘效应，导出的补丁可以重叠。...默认值：1 GiB defaultValue 在部分或完全屏蔽的像素的每个波段中设置的值，以及在由阵列波段制成的输出 3D 特征中的每个值设置的值，其中源像素的阵列长度小于特征值的深度（即，对应特征深度为...数组将被截断，或用默认值填充以适应指定的形状。对于每个阵列波段，这必须有一个相应的条目。数组[]。

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超详细！聚类算法总结及对比！

在这个过程中，算法通过计算簇之间的距离来确定哪些簇应该被合并。模型训练初始化：每个数据点被视为一个簇。合并：根据某种距离度量（如欧氏距离、余弦相似度等），将最近的簇合并为一个新的簇。...初始化敏感：对初始化的选择敏感，可能会导致不同的聚类结果。使用场景层次聚类：适用于需要层次结构的聚类任务，如市场细分或社交网络分析。异常检测：可以通过观察聚类结果中的离群点来检测异常值。...使用场景异常检测：由于DBSCAN对噪声和异常值敏感，因此可以用于异常检测任务。任意形状的簇：对于需要发现任意形状的簇的应用，如社交网络分析、图像分割等，DBSCAN是一个很好的选择。...形状限制：只能发现球形簇，对于非球形簇的形状可能无法准确识别。计算量大：对于高维数据，计算量较大。使用场景异常检测：K-Means聚类可以用于异常检测，将异常值识别为与其它数据点距离较远的簇。...异常检测：通过比较数据点到各个簇中心的距离，可以检测异常值。推荐系统：结合概率模型的特点，可以用于推荐系统中的内容推荐。

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用Three.js建模

在这种情况下，即使使用了平滑着色，金字塔的侧面看起来还是平坦的。标准的three.js几何形状，如BoxGeometry则内置了正确的表面和顶点法线。...第二个是当一个点围绕轴旋转时沿圆产生的表面细分的数量。在示例程序中，通过调用cosine.getPoints（128）从余弦类型的曲线对象创建点阵列。...此功能使用范围从 0.0 到 1.0 的参数值在曲线上创建 128 点的数组。你可以用 2D 曲线完成的另一件事就是简单地填充曲线内部，从而提供 2D 填充形状。...在挤压中，填充的 2D 形状沿 3D 路径移动。形状经过的点构成 3D 实体。在这种情况下，形状沿着垂直于形状的线条挤压，这是最常见的情况。基本挤压的形状显示在上图的右侧。...将图像映射到网格所需的纹理坐标是网格几何体的一部分。标准网格几何形状，如THREE.SphereGeometry已经定义了纹理坐标。

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labelme：图像数据标注

对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检测，图像分割，等任务）。对图像进行进行 flag 形式的标注（可用于图像分类和清理任务）。...（即文档中要求的绘制闭合折线）Create Curve：创建平滑曲线，通过点击或者快捷键即可运行。在想要标注的区域，点击鼠标开始绘制，接着自由移动鼠标即可，绘制完毕后按下回车键。...对选中的标注形状即可进行一系列操作，如拖动标注形状，删除，更改等动作。2d状态下，在中心窗口点击右键亦可选择执行部分命令，方便交互。...，checked为显示，unchecked为隐藏在中心窗口对标注的交互会在标签列表中同步更新，例如添加标注、删除标注等文件列表组件功能部分：2d状态下，在文件列表窗口中点击文件即可进行文件的切换3d状态下...标注文件格式说明：type表明标注形状的类型，分为Brush（画刷形状），Rectangle（矩形形状），Polygons（多边形形状），Circle（圆形形状），Curve（平滑曲线形状），Brush3D

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Mac版免费CAD模型设计FreeCAD

freecad用于机械工程与工业产品设计，也面向更广泛的工程应用，如建筑或其他工程领域。...FreeCAD for mac图片freecad for Mac主要特征基于Open CASCADE技术的完整几何内核，允许对复杂形状类型进行复杂的3D操作，对brep，nurbs曲线和曲面，各种几何实体...可以轻松添加新对象类型，甚至可以在Python中完全编程甲模块化架构，其允许插件（模块）功能添加到核心应用。...您可以从Python内置解释器，宏或外部脚本完全访问FreeCAD的几乎任何部分，几何创建和转换，该几何的2D或3D表示（场景图）甚至FreeCAD界面除FreeCAD的原生Fcstd文件格式外，还可导入...FreeCAD与给定文件格式之间的兼容性水平可能会有所不同，因为它取决于实现它的模块。甲草绘与约束求解器，允许草图几何约束的2D形状。

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labelme：图像数据标注

对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检测，图像分割，等任务）。对图像进行进行 flag 形式的标注（可用于图像分类和清理任务）。...（即文档中要求的绘制闭合折线） Create Curve：创建平滑曲线，通过点击或者快捷键即可运行。在想要标注的区域，点击鼠标开始绘制，接着自由移动鼠标即可，绘制完毕后按下回车键。...对选中的标注形状即可进行一系列操作，如拖动标注形状，删除，更改等动作。 2d状态下，在中心窗口点击右键亦可选择执行部分命令，方便交互。...可以进行是否显示该标注状态的切换，checked为显示，unchecked为隐藏在中心窗口对标注的交互会在标签列表中同步更新，例如添加标注、删除标注等文件列表组件功能部分： 2d状态下，在文件列表窗口中点击文件即可进行文件的切换...标注文件格式说明：type表明标注形状的类型，分为Brush（画刷形状），Rectangle（矩形形状），Polygons（多边形形状），Circle（圆形形状），Curve（平滑曲线形状），Brush3D

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手把手教你在多种无监督聚类算法实现Python（附代码）

上图是一个监督学习的例子，它使用回归技术找到在各个特征之间的最佳拟合曲线。而在无监督学习中，根据特征对输入数据进行划分，并且根据数据所属的簇进行预测。重要的术语特征：进行预测时使用的输入变量。...基于每个点之间的质心距离，下一个给定的输入数据点将被划分到独立的簇中。接着，我们将重新计算所有簇的质心。每一个簇的质心是定义结果集的特征值的集合。...在这个算法的起始阶段，每个数据点都是一个簇。接着，两个最接近的簇合二为一。最终，当所有的点都被合并到一个簇中时，算法停止。层次聚类的实现可以用 dendrogram 进行展示。...而层次聚类的结果是可以复现的。研究表明，当簇的形状为超球面（例如：二维空间中的圆、三维空间中的球）时，K 均值算法性能良好。...参数“eps”是两个数据点被认为在同一个近邻中的最大距离。参数“min_samples”是一个近邻中在同一个簇中的数据点的最小个数。

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教程 | 一文简述多种无监督聚类算法的Python实现

上图是一个监督学习的例子，它使用回归技术找到在各个特征之间的最佳拟合曲线。而在无监督学习中，根据特征对输入数据进行划分，并且根据数据所属的簇进行预测。重要的术语特征：进行预测时使用的输入变量。...K-均值聚类的 Python 实现 K 均值是一种迭代的聚类算法，它的目标是在每次迭代中找到局部最大值。该算法要求在最初选定聚类簇的个数。...基于每个点之间的质心距离，下一个给定的输入数据点将被划分到独立的簇中。接着，我们将重新计算所有簇的质心。每一个簇的质心是定义结果集的特征值的集合。...研究表明，当簇的形状为超球面（例如：二维空间中的圆、三维空间中的球）时，K 均值算法性能良好。 K 均值算法抗噪声数据的能力很差（对噪声数据鲁棒性较差），而层次聚类可直接使用噪声数据进行聚类分析。...参数「eps」是两个数据点被认为在同一个近邻中的最大距离。参数「min_samples」是一个近邻中在同一个簇中的数据点的最小个数。

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深度解读DBSCAN聚类算法：技术与实战全解析

更重要的是，DBSCAN能识别任意形状的簇，同时将不属于任何簇的点标识为噪声，这对于现实世界中充满噪声和非线性分布的数据集尤为重要。例如，考虑一个电商平台的用户购买行为数据集。...聚类的重要性和应用领域聚类在很多领域都有着广泛的应用，从生物信息学中基因表达的分析到社交网络中社区的检测，从市场细分到图像和语音识别，它的用途多样而深远。...DBSCAN与其他聚类算法的比较与K-means这种经典聚类算法相比，DBSCAN的优势在于它不需要预设簇的数目，且对于簇的形状没有假设。...四、案例实战在本节中，我们将通过一个具体的案例来展示如何使用Python和sklearn库中的DBSCAN实现对合成数据集的聚类。...簇形状多样性：与基于距离的聚类算法（如K-means）不同，DBSCAN不假设簇在空间中是圆形的，因此能识别任意形状的簇。

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