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使用 Kmeans实现颜色分割

之前分享过kmeans算法(传送门:数据挖掘算法—K-Means算法),这期分享一下使用 Kmeans实现颜色分割,使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值自动分割颜色。...可以使用欧几里德距离度量来测量两种颜色之间差异。 使用 rgb2lab 将图像转换为 L*a*b* 颜色空间。...lab_he = rgb2lab(he); 步骤 3:用 K 均值对基于 'a*b*' 空间颜色进行分类 是一种分离对象组方法。K 均值将每个对象视为在空间中有一个位置。...它将对象划分为若干分区,使每个簇中对象尽可能彼此靠近,并尽可能远离其他簇中对象。K 均值要求您指定要划分簇数和用于量化两个对象之间距离距离度量。...使用 imsegkmeans 对对象进行以分为三个簇。

1.3K20

Quantizing an image with KMeans clustering使用KMeans量化图片

图片处理是方法应用中一个重要主题。 值得指出是python中有很多很好图片处理方法,scikit-image是scikit-learn一个姐妹工程。...,目标是用方法模糊化一张图片。...为了实际量化该图片,我们需要转换它为含有RGB值768*1024,二维数组,一个好想法是,用一个三维空间上数据和点来所见图片中颜色点距离,这是一个简单量化方法。...,首先我们导入cluster模型,并生成一个KMeans对象,我们将设置n_clusters=5以便我们有5个组,或者说5种不同颜色。...这是一个好方法来练习使用轮廓距离,复习我们最优化形心点数量方法。

1.1K00

R语言kmeans客户细分模型

前言 kmeans是最简单算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当k,将数据分类后,然后分类研究不同聚下数据特点。...算法原理 kmeans计算方法如下: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近中心点中 3 计算每个平均值,并作为新中心点 4 重复2-3,直到这k个中线点不再变化(收敛了...一般I,k,m均可认为是常量,所以时间和空间复杂度可以简化为O(n),即线性。 算法收敛 ? 也就是当前均值就是当前方向最优解(最小值),这与kmeans每一次迭代过程一样。...但是可以重复执行几次kmeans,选取SSE最小一次作为最终结果。 0-1规格化 由于数据之间量纲不相同,不方便比较。...可以发现原始分类中和中左边那一簇效果还是拟合很好,右测原始数据就连在一起,kmeans无法很好区分,需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1.

1.5K80

kmeans理论篇K选择(轮廓系数)

kmeans是最简单算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当k,将数据分类后,然后分类研究不同聚下数据特点。...算法原理 kmeans计算方法如下: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近中心点中 3 计算每个平均值,并作为新中心点 4 重复2-3,直到这k个中线点不再变化(收敛了...其中m是c_i所在元素个数 也就是当前均值就是当前方向最优解(最小值),这与kmeans每一次迭代过程一样。所以,这样保证SSE每一次迭代时,都会减小,最终使SSE收敛。...但是可以重复执行几次kmeans,选取SSE最小一次作为最终结果。 0-1规格化 由于数据之间量纲不相同,不方便比较。...可以发现原始分类中和中左边那一簇效果还是拟合很好,右测原始数据就连在一起,kmeans无法很好区分,需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1.

6.3K51

分群思维(四)基于KMeans广告效果分析

分群思维(四)基于KMeans广告效果分析 小P:小H,我手上有各个产品多维数据,像uv啊、注册率啊等等,这么多数据方便分类吗 小H:方便啊,做个就好了 小P:那可以分成多少啊,我也不确定需要分成多少...模型 score_list = list() silhouette_int = -1 for n_clusters in range(2, 5): # 初始2至4个类别 model_kmeans...计算各个类别内部最显著特征值 cluster_features = [] # 空列表,用于存储最终合并后所有特征信息 for line in range(best_k): # 读取每个索引...总结 能很好解决多维数据分类问题,雷达能很好观察差异。...当然方法有很多,例如K均值变体k-means++、bi-kmeans、kernel k-means,密度DBSCAN,层次Agglomerative等等 共勉~

62630

Spark MLlib中KMeans算法解析和应用

核心思想可以理解为,在给定数据集中(数据集中每个元素有可被观察n个属性),使用算法将数据集划分为k个子集,并且要求每个子集内部元素之间差异度尽可能低,而不同子集元素差异度尽可能高。...反复执行第2步和第3步,直到中心不再改变或者类次数达到设定迭代上限或者达到指定容错范围 示例: ?...KMeans算法在做聚类分析过程中主要有两个难题:初始中心选择和个数K选择。...train方法:根据设置KMeans参数,构建KMeans,并执行run方法进行训练 run方法:主要调用runAlgorithm方法进行中心点等核心计算,返回KMeansModel...initialModel:可以直接设置KMeansModel作为初始化中心选择,也支持随机和k-means || 生成中心点 predict:预测样本属于哪个"" computeCost:通过计算数据集中所有的点到最近中心点平方和来衡量效果

1.1K10

估算正确性&使用小批量KMeans来处理更多数据

我们讨论了一点当未知事实时候评估,然而我们还没有讨论过当类别已知时KMeans评估。与很多原因,然而如果外界有声明,我们将了解一部分事实。...model we'll create a KMeans object from the cluster module: 为了拟合KMeans,我们生成一个KMeans kmeans = cluster.KMeans...我们有了一些背景,现在我们直接用来看看正确率。...The difference in clustering performance is shown as follows: 这里同CPU时间有很大不同,在表现不同将如下所示: kmeans.cluster_centers...清晰看到,这与问题精神相悖,但是它说明了很重要一点,选择不合适初始条件会如何影响模型聚合,尤其是模型,所以使用MiniBatch KMeans,不能保证达到全局最优结果。

83820

k-means+python︱scikit-learn中KMeans实现( + MiniBatchKMeans)

之前用R来实现kmeans博客:笔记︱多种常见模型以及分群质量评估(注意事项、使用技巧) 聚类分析在客户细分中极为重要。..., 特征数为3 #假如我要构造一个数为3器 estimator = KMeans(n_clusters=3)#构造器 estimator.fit(data)# label_pred..._中心均值向量矩阵 estimator.inertia_代表中心均值向量总和 4、案例二 案例来源于:使用scikit-learn进行KMeans文本 from sklearn.cluster...比K-Means有更快 收敛速度,但同时也降低了效果,但是在实际项目中却表现得不明显 一张k-means和mini batch k-means实际效果对比 ?...延伸二:Kmeans可视化案例 来源于博客:使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度划分 from sklearn.cluster import KMeans

12.2K90

机器学习(8)——其他层次画出原始数据小结

本章主要涉及到知识点有: 层次 BIRCH算法 层次 层次方法对给定数据集进行层次分解,直到满足某种条件为止,传统层次算法主要分为两大类算法:分裂层次和凝聚层次。...image.png 10.3単连锁 两个簇之间最近两个点距离作为簇之间距离,该方式缺陷是受噪点影响大,容易产生长条状簇。...image.png 将A到F六个点,分别生成6个簇; 找到当前簇中距离最短两个点,这里我们使用单连锁方式来计算距离,发现A点和B点距离最短,将A和B组成一个新簇,此时簇列表中包含五个簇,分别是{A...BIRCH算法 B|RCH算法(平衡迭代削减法):特征使用3元组进行一个簇相关信息,通过构建满足分枝因子和簇直径限制特征树来求特征树其实是个具有两个参数分枝因子和直径高度平衡树...BIRCH算法全称是Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies,它使用特征来表示一个簇,使用特征树(CF-树)来表示层次结构

1.6K60

使用R语言进行分析

一:系统聚类分析 1:系统一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析时候就要比较准确,因此我们也需要准确率更高更优秀分类方法. 2:相应计算量可能会很大,比如说Q型系统过程就是在样本间距离矩阵计算上进行加深从而进行...三:所使用R语言函数: 在这里我们使用是R语言当中提供动态函数kmeans()函数,kmeans()函数采用是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改方法. kmeans()主要形式是...: kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c()) x是数据组成矩阵或者数据集, centers是个数或者初始中心 iter.max...第二步:使用kmeans()函数进行动态聚类分析,选择生成个数为5个: ? 产生这样结果: ?...这个生成size表示是每一个个数,means代表着每一个平均值,clustering表示每个分类情况 第三步:查看分类结果 通过sort()函数查看分类结果,从而得到每个成员 ?

3.4K110

使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度划分

介绍 K-means算法是是最经典算法之一,它优美简单、快速高效被广泛使用。它是很典型基于距离算法,采用距离作为相似性评价指标,即认为两个对象距离越近,其相似度就越大。..._李双虎.pdf 简单有效的确定聚数目算法_张忠平.pdf 2#框架资源 本次基于密度kmeans算法使用是 scikit-learn 框架。...3#实践操作 3.1:运用 Kmeans  使用2-6作为k值评定聚效果 。...    # 计算其自动生成k,并将数量小于3排除     arr_flag = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]     for i in...原创文章,转载请注明: 转载自URl-team 本文链接地址: 使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度划分 Related posts: 机器学习-算法

1.5K51

降维分群umap真的重要吗

E-MTAB-10607 可以看到,但是小伙伴在降维分群时候实在是没办法达到原文漂亮结果: 原文漂亮结果 文献里面提到了是标准商业化10x技术单细胞转录组,After standard...已经算是比较清晰分群了 我们可以简简单单提高一点分辨率,就可以看到b淋巴细胞会跟t淋巴细胞有一点点界限了,如下所示: b淋巴细胞会跟t淋巴细胞有一点点界限 但是很明显,这个降维分群其实是跟原文作者漂亮结果是有差距...首先呢,毫无疑问,我们结果确实是比较丑,如下所示: 我们结果确实是比较丑 但是我们结果合理性是没有问题,因为这个是算法本身限制,如果想要非常完美非常漂亮大家结果,这个单细胞转录组数据分析流程里面的降维分群每个步骤都需要大量调整参数...我们虽然丑爆了,但是只需要它降维分群后单细胞亚群生物学名字是ok,就不怕,因为我们做单细胞转录组数据分析核心是给每个细胞一个合理身份,而不是“屎上雕花”让这个umap或者tSNE多好看...我猜测,无论是怎么样过滤或者调参,其实仍然是有一些髓系免疫细胞和上皮细胞混入到t淋巴系细胞大亚群里面,或者各种混入,但是它们无伤大雅,因为我们还会进行第二层次降维分群啊,到时候再明确它身份也不晚

23110

TNNLS23 | 简单高效对比学习

论文提出了一种简单高效对比学习方法SCGC,SCGC十分轻量,并且和一般深度相比,不需要花大量时间去预训练。...深度目标是将节点分割为几个独立群体。...{X})   编码完成后,可以使用K-means、谱算法 \mathcal{C} ,将节点嵌入划分为独立群组: \Phi=\mathcal{C}(\mathbf{E}) 整体框架 SCGC...然而,SCGC也存在一些限制:首先,它依赖于预设数量,无法自动确定聚数量;其次,SCGC只适合处理中等规模,无法应对大型数据。   ...鉴于上述不足,作者已规划了未来改进计划:一是采用基于密度方法或基于强化学习策略,以解决需要预设数量问题;二是为了能够处理大规模数据,计划设计更高效时间和空间采样、方法;三是使该方法能够适应同质和异质需求

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Wiztalk | 石川 Part 1 《基于神经网络研究—表示学习和网络

基于神经网络研究 Part 1 表示学习和网络 分享专家: 北京邮电大学 石川教授 内容简介: 机器学习=表示+目标+优化,一个好表示对于好机器学习系统是至关重要。...本期北京邮电大学石川教授将为我们介绍表示学习不同种类还有网络发展历程。...内容难度:★★☆(计算机专业或有一定计算机知识储备大学生) 以下为精彩视频 ---- 关注更多精彩短视频,点击下方程序小卡片 也可点击“阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”, 一起开启科普知识分享...“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk — Wiztalk是腾讯高校合作团队打造一个短视频知识分享系列,每集10分钟左右,致力于跟随科技发展以及时代步伐,使用更为科普化方式传播最新、最热门...、最通用知识。

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