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一类分类的K-均值聚类
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我想知道我是否可以使用k-均值聚类算法来进行一个类别的分类(例如一个类别的支持向量机)，这意味着我有两个类的数据，而我只标记了我用于训练的一个类？
浏览 0提问于2019-04-22得票数 1
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有没有办法在kmeans聚类中找到x-y数据的边界(坐标)？我从xy数据中产生了8个簇，如下所示(每种颜色代表一个簇)。我需要获取每个集群的边界的值。
浏览 9提问于2017-07-18得票数 1
该应用程序能够自动猜测图像中文档的边界，然后将文档压平:不转换由于摄像机角度造成的透视键击键，甚至可以以不同的角度处理文档的多个片段，例如，从信封中取出的一个字母。
浏览 0提问于2021-08-08得票数 0
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什么是使用k-均值的矢量量化？
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其次，解释k-方法是如何做到这一点也是值得赞赏的.
为了记录在案，我不知道这是否会对解释产生影响，但我试图在边界描述符的上下文中学习矢量量化。如果我为一幅图像中的某一段计算了一些边界描述符，我想用k-均值对它们进行矢量量化，这意味着什么，这会做什么，我为什么要做，我会怎么做？
浏览 4提问于2013-07-09得票数 4
我收集了X个文档，所有这些文档都属于A类(是我感兴趣或了解的唯一类)。我也有一个更大的收集Y文件，我不知道。X和Y中的文档来源相同，格式相似，主题也有些相似。我想使用X中文档的TF-国防军特征向量来查找Y中最有可能属于A类的文档。这似乎是另一种情况。在这里，我的整个培训集都有相同的类(我没有我知道的不属于A类的文档)，我只想确定Y中的文档是否属于该类。
分类器似乎是错误的路线，但我不知道下一步最好的是什么。是否有不同的算法可以使用
浏览 5提问于2015-09-13得票数 1
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据我所见，所有这些算法都形成了简单的决策边界。在Python的某个地方，我们是否有开箱即用的在线算法来建模更复杂的决策边界？
更正:如下文所述，K-均值当然没有一个简单的决策边界。
浏览 2提问于2016-06-27得票数 1
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现有的算法使用K-均值来执行聚类，而我选择使用K-均值++进行同样的聚类。我试着在网络上到处寻找解释，包括堆栈溢出。
浏览 2提问于2017-03-28得票数 3
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我想要实现一个算法，它将找到轮廓的边界矩形(已经由另一个算法确定)。我唯一拥有的是一个二进制图像(如下面所示)。基本想法是：和生产类似于的产品
浏览 9提问于2012-01-14得票数 4
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算法在原始k-均值算法的以下两个方面有所帮助：
原k-均值算法在输入大小上具有超多项式最坏的运行时间，而k-均值++则声称为O(log )。但是k-方法++有什么缺点吗？从现在开始我们应该一直用它来代替k手段吗？
浏览 2提问于2011-01-16得票数 10
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我使用带随机初始化的k均值聚类来进行聚类识别.算法可以很好地处理好数据。但是如果我处理的数据有很多噪声，那么我的k均值算法就失去了它的鲁棒性，并为同一数据集上的每次运行提供了不同的解决方案。因此，我决定改进我的k-均值聚类，以最小化Ward标准：
遍历点和所有簇，找到点P和组A和B，所以如果我把点P从A组移到B组，那么这种聚类的病房标准将是最小的。
浏览 4提问于2014-05-26得票数 0
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但它使用了等级k-方法。K-均值是一种不同的技术。在理论上，我们研究了这两种不同的聚类技术。分层k-的意思与层次聚类有何不同？
我需要在图像中聚集一些特定的空间位置。结果用于某些对象的识别。
浏览 1提问于2015-02-23得票数 3
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我使用特征来检测两幅图像之间的相似性，并找出图像的哪一部分发生了变化。测试场景是，我首先将表的图片作为引用，然后在表上添加一个对象，然后在相同的位置上再次拍照。Imgproc.resize(mGray, mGray, new Size(128,256));然后我计算出距离：for (int i = 0; i < ref.length; i++) {}
if (d
浏览 3提问于2013-10-16得票数 0
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我正在研究K-均值，K-均值的一个重要缺点是对异常值缺乏鲁棒性。我的问题是:在某些情况下，对异常值缺乏鲁棒性可能被认为不是K-手段的缺陷，而是一种美德？
浏览 0提问于2018-10-07得票数 0
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我已经对从.csv导入的数据进行了k均值聚类。是否存在将群集结果导出回.csv文件的方法？在k-均值聚类完成后，变量的类不是数据帧，而是k-均值。
浏览 3提问于2015-04-02得票数 1
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我想对那些归一化的TF-以色列国防军进行k-均值聚类，但现在是时候了吗？有什么建议，什么(和如何做k-意味着这些lucene-ed和tf-以国防军-ed的结果？我在这里迷路了。
浏览 6提问于2012-07-01得票数 0
它看起来和K-均值并没有太大的不同。我尝试使用粒子群算法进行聚类，但结果与K均值的结果基本相同，存在一些缺点，比如执行时间较长，并且由于随机因素造成的结果也有很多不同。
浏览 0提问于2019-05-25得票数 1
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