使用KMeans集群在图像上创建集群
KMeans集群是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为不同的簇。在图像处理中，KMeans集群可以应用于图像分割和图像压缩等领域。
图像分割是将图像划分为具有相似特征的区域的过程。通过使用KMeans集群算法，可以根据像素的颜色、纹理或其他特征将图像分割成多个簇。这些簇可以表示图像中的不同对象或区域，从而方便后续的图像分析和处理。
图像压缩是减少图像文件大小的过程，以便更高效地存储和传输图像。使用KMeans集群算法，可以将图像中的像素值聚类为几个代表性的颜色值。然后，可以使用这些代表性的颜色值来重新编码图像，从而实现图像的压缩。在解码时，可以使用聚类中心的颜色值来还原图像。
腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，可以用于支持KMeans集群在图像上的创建集群。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接：
- 腾讯云图像处理（Image Processing）：提供了丰富的图像处理功能，包括图像分割、图像压缩等。详情请参考：腾讯云图像处理产品介绍
- 腾讯云人工智能机器学习平台（AI Machine Learning Platform）：提供了强大的机器学习和数据处理能力，可以支持KMeans集群算法在图像上的应用。详情请参考：腾讯云人工智能机器学习平台产品介绍
- 腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）：用于存储和管理大规模的图像数据。可以将图像数据存储在COS中，并通过腾讯云的计算服务进行处理和分析。详情请参考：腾讯云对象存储产品介绍
通过使用腾讯云的相关产品和服务，开发工程师可以轻松地利用KMeans集群算法在图像上创建集群，并实现图像分割、图像压缩等应用场景。
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pcl：：欧几里季安聚类提取与pcl::Kmeans
c++、c++14、cluster-analysis、k-means、point-cloud-library
在PCL教程中，我们可以学习如何分割平面和提取欧几里德聚点云。所以现在，在我使用pcl::EuclideanClusterExtraction算法之后。我需要每个星系团的质心或平均位置。
使用pcl::EuclideanClusterExtraction，我需要用for循环计算质心。搜索之后，我发现了pcl::Kmeans，它直接提供了一个函数get_centroids()来获取集群的质心：。
现在我有点糊涂了。pcl::EuclideanClusterExtraction和pcl::Kmeans之间真正的应用程序有什么不同？在分析了源代码之后，pcl::EuclideanClusterExt
浏览 5提问于2020-10-20得票数 0
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为什么使用k-means (来自Scipy)聚类到两个片段的图像会显示两个以上不同的像素值？
python、image-processing、k-means、image-segmentation
我正在使用python的Scikit Learn库提供的KMeans聚类来分割彩色图像。因为我只需要绿色通道，所以我将其他两个通道设置为零。从弯曲图中，我发现有两个集群对图像是最优的。现在，当我做聚类时，我在分割的图像中有两个以上的像素值。这怎麽可能？我认为像KMeans这样的分段实际上只在最后保留了两个簇。任何帮助都是非常感谢的。谢谢。
浏览 19提问于2021-11-03得票数 0
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哪种算法和哪种超参数组合将是对数据进行聚类的最佳方法？
cluster-analysis、data-science、k-means、unsupervised-learning、gmm
我正在学习非线性聚类算法，我偶然看到了这个二维图。我想知道哪种聚类算法和超参数组合可以很好地对数据进行聚类。
就像人类会聚集这5个尖峰一样。我希望我的算法能做到这一点。我尝试了KMeans，但它只是水平地或垂直地进行聚类。我开始使用GMM，但无法为所需的集群获得正确的超参数。
浏览 0提问于2019-05-31得票数 6
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根据提取的关键字和tf将新文档分配给集群。
clustering、similarity、tfidf
我有大约40组文档，由k均值聚类算法和手工管理相结合来定义。例如，k均值给出的一些簇太吵，因此它们被进一步细分。
现在，我想为这些集群分配新的文档。
我发现可以使用基于tf的方法来提取关键字，就像前面提到的这里一样。
我的方法是使用基于tf的方法从这些集群中提取关键术语，我可以使用相同的方法从新文档中提取关键字。
我的问题是，如何将新文档分配给最相似的集群？
编辑:我没有足够的声誉来评论Marks的答案: kmeans的输入是所有文档的文档向量(来自doc2vec) --我得到了初始集群的质心，即centroids = kmeans_model.cluster_centers_。但是，我已经将
浏览 0提问于2018-12-14得票数 1
5回答
微信小程序人脸与身份证照片对比登录,后端做什么？
官方文档、小程序·云开发
微信小程序前端和后端分别要做些什么 ? 所有需要的东西有哪些 ? (请尽量详细点)
标题：人脸识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12397
浏览 2446提问于2018-01-24
4回答
请描述您的问题
标题：OCR - 身份证识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12424
浏览 1969提问于2018-02-06
3回答
利用MATLAB查找细长簇
matlab、image-processing、machine-learning、cluster-analysis、image-segmentation
让我解释一下我想做什么。我在RGB空间中绘制了图像的点/像素。我想做的是在这个空间里找到细长的星系团。我对聚类技术相当陌生，也许我做得不对，我试图使用MATLAB内置的k均值集群进行聚类，但在这种情况下，这似乎不是最好的方法。
我需要做的是找到“颜色簇”。
这就是我在图像上应用K-表示的结果。
它应该是这样的：
对于这样的图像：
有人能告诉我我哪里出了问题，我能做些什么来提高我的成绩吗？
注:抱歉，低分辨率图像，这是我最好的。
浏览 4提问于2013-11-16得票数 3
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在使用R进行K均值聚类后，检索最接近每个聚类质心的100个样本
r、k-means、centroid、subsampling
我试图通过首先在R中执行K-means聚类，然后在每个代表性聚类中采样50-100个样本来减少输入数据大小，以便进行下游分类和特征选择。 原始数据集被分割为80/20，然后80%进入K均值训练。我知道输入数据有2列标签和110列数值变量。从标签栏中，我知道有7种不同的药物治疗方法。同时，我测试了肘部方法，以找到聚类数的最佳K，它约为8。因此，我选择了10个，以便有更多的数据簇可供下游采样。 现在我已经运行完了模型<- Kmeans()，输出列表让我有点不知道该怎么做。由于我只需缩放数值变量即可将其放入kmeans函数中，因此输出集群成员不再具有该处理标签。我可以通过将集群成员资格附加到
浏览 30提问于2020-11-02得票数 0
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K-均值簇中会有重叠吗？
cluster-analysis、k-means
我不清楚为什么k-均值聚类在簇中会有重叠。从陈(2018)身上我看到了以下定义：
"..let观测结果是一个样本集，被划分为K个不相交的簇“
然而，我看到我的情节有重叠之处，我不知道为什么会这样。
作为参考，我试图用三个变量(最近、频率、收入)对多维数据集进行聚类.为了可视化聚类，我可以使用PCA将3D数据投影到2D中，并对其运行k均值。下面是我得到的代码和情节：
df1=tx_user[["Recency","Frequency","Revenue"]]
#standardize
names = df1.columns
# Create
浏览 8提问于2020-03-29得票数 3
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3回答
如何在openCV中加速颜色聚类？
opencv、cluster-analysis、data-mining、k-means、image-segmentation
对于一个项目，我想实现一个颜色聚类算法，它用聚类的平均颜色替换相似的颜色。
目前，我使用kmeans算法对整个图像进行聚类。但这需要很长的时间。有没有人知道如何使用kmeans聚类颜色直方图，这样我就可以执行这个算法了？
浏览 2提问于2012-11-29得票数 6
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Python意味着当超过100个样本时无法拟合数据。
python、machine-learning、scikit-learn、k-means
我对sklearn (和一般的python )非常陌生，但我需要从事一些项目，包括10k样例的集群。使用下面的代码，使用k= 4的小于100个样本的测试数据集，聚类按预期进行。然而，当我开始使用100多个样本时，6/8质心似乎是在原点(0,0)重复的，即它无法生成集群。对可能出错的事情有什么建议吗？
截图：，
代码：
data = pd.read_csv('parsed.txt', sep="\t", header=None)
data.columns = ["x", "y"]
kmeans = KMea
浏览 4提问于2017-08-20得票数 4
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8回答
各大公司相继提出自己的机器学习平台，那么腾讯“云+未来”峰会上一站式机器学习平台TI-ONE到底是什么？提供了怎样的功能？
浏览 1090提问于2018-06-04
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如何在单个图像中对颜色进行聚类？
java、opencv、image-processing
我在Opencv方面有一些经验。我想对图像的颜色进行聚类。
例如，如果我对下面的图像进行聚类：
i应该得到6个集群，每个集群名称作为它们的RGB值以及它们的位置(x，y)。
是否有办法使用Opencv或任何开源包也可以做到这一点。我对Java和C很满意，如果你想要更多的细节，发表你的评论。
浏览 0提问于2011-11-30得票数 1
2回答
如何在邮件中找到集群
python、machine-learning、scikit-learn、cluster-analysis、data-mining
我正在做一个机器学习项目，我有一个包含电子邮件中出现的单词频率的数据集。我需要找到每个邮件所属的集群。我所做的是将一个数据加载到pandas数据帧中，然后我训练了一个KMeans算法。数据集如下所示：
[
{
"adwords": 2,
"google": 4,
"ads": 2,
"facebook": 1,
"shyam": 2
},
{
"facebook": 4,
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
1回答
用Sci-Kit聚类调整大小的图像
python、image、scipy、scikit-learn
我有几个不同大小的产品图像，我正在运行一个聚类算法，在sci中学习将相似的图像分组在一起。图像大小不一，但一般在500×500左右，我把它们缩小到250×250。
def read_img(path, mode='L', size_one=(250, 250)):
return misc.imresize(misc.imread(path, mode=mode), size_one)
一旦我得到了向量，我就从它中移除白色的边框，并使矢量变平。
问题是，一些在视觉上非常相似的图像具有不同的质量(因为大小在调整大小之前)。它们不是作为单独的集群而被捕获的。
例如，这两幅图像
浏览 4提问于2017-01-25得票数 0
3回答
如何开发聚类模型，在多维数据中，集群沿着维度子集发生？
python、clustering、feature-selection、k-means
我一直在探索多维数据的聚类算法(K-均值、K-Medoid、Ward聚集、高斯混合建模、BIRCH、DBSCAN、光学、公共最近邻聚类)。我相信，我的数据中的集群发生在特性的不同子集中，而不是发生在所有特性之间，而且我相信这会影响聚类算法的性能。
为了说明，下面是模拟数据集的Python代码：
## Simulate a dataset.
import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
np.random.seed(20220509)
# Simulate three clus
浏览 0提问于2022-05-09得票数 1
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Python-执行K-Means聚类后更改condition下的RGB值
python、numpy、opencv、colors、k-means
我正在执行颜色的K均值聚类，我的目标是提取由最暗的颜色组成的聚类，并将其他聚类更改为由明亮的颜色组成，例如白色。 然而，我在更改其他集群中的颜色时遇到了麻烦。希望有人能帮忙，谢谢。下面是我执行过的一些步骤。 阅读图片 这是图像的来源 ? img = cv2.imread('./example.png') 将其从it转换为RGB并重塑形状 img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
rgb=img.reshape((img.shape[0]*img.shape[1],3)) 执行K-Means聚类 optimial_kmeans = KM
浏览 48提问于2021-11-03得票数 0
请描述您的问题
标题：数据迁移问题 - 数据库MySQL - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/236/11275#1.E3.80.81.E5.A6.82.E4.BD.95.E6.8A.8A.E6.9C.AC.E5.9C.B0.E7.9A.84-sql-.E6.96.87.E4.BB.B6.E5.AF.BC.E5.85.A5.E5.88.B0-mysql-.E6.95.B0.E6.8D.AE.E5.BA.93.E4.B8.AD.EF.BC.9F
浏览 556提问于2018-02-26
1回答
Apache和KMeans与scikit_learn之间的不一致结果
python、apache-spark、scikit-learn、pyspark、k-means
我正在使用PySpark对数据集执行聚类。为了找到集群的数量，我对一系列值(2,20)执行了聚类，并为k的每个值找到了k(在集群内的平方和)值。在这里我发现了一些不寻常的东西。根据我的理解，当增加簇数时，wsse会单调地减少。但结果我却不这么说。我只显示前几个集群的wsse。
Results from spark
For k = 002 WSSE is 255318.793358
For k = 003 WSSE is 209788.479560
For k = 004 WSSE is 208498.351074
For k = 005 WSSE is 142573.272672
For k
浏览 1提问于2018-05-18得票数 4
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4回答
求多个簇的算法
machine-learning、clustering
假设我有一组数据(具有二维特征空间)，并且我想从它们获得集群。但我不知道会形成多少簇。
然而，我想要单独的集群(集群的数量超过2)。
我想，在这种情况下，k的方法是不能用的。我也不能使用分层聚类。另外，由于没有训练集，因此不能将KNN分类器用于任何其他分类器(监督学习不能用作训练集)。我不能使用光学算法，因为我不想指定半径(我不知道半径)
有什么机器学习技术可以给我提供多个集群(基于距离的聚类)，它也能很好地处理离群点？
这应该是输出：
📷
浏览 0提问于2015-05-29得票数 4
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