01.简介 本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。...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。...根据新的质心位置，将数据点重新分配给群集。 ? K-Means算法的迭代步骤 经过一定数量的迭代后，我们观察到聚类质心不会进一步移动或移动到任何新位置，聚类中的数据点也不会更改。至此，算法已经收敛。...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。...接下来，我们将为输入图像文件拟合模型并预测聚类。使用聚类中心（RGB值），我们可以找到聚类代表的相应颜色的十六进制代码，为此使用了rgb_to_hex的自定义函数。
KMeansClustering.m function idx = KMeansClustering(X, k, centers) % Run the k-means clustering algorithm
在机器学习领域中，聚类算法被广泛应用于数据分析和模式识别。K-means 是其中一种常用的聚类算法，它能够将数据集分成 K 个不同的组或簇。...K-means 的原理 K-means 算法的核心思想可以概括为以下几个步骤： 初始化中心点：首先随机选择 K 个样本作为初始的聚类中心点。...Python 中的 K-means 实现 下面我们使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现一个简单的 K-means 聚类模型： import numpy as np import...然后，我们构建了一个 K-means 聚类模型，并拟合了数据集。最后，我们使用散点图将数据集的样本点按照所属的簇进行了可视化，并标记了簇的中心点。...总结 K-means 算法是一种简单而有效的聚类算法，在许多实际问题中都有着广泛的应用。通过本文的介绍，你已经了解了 K-means 算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。
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聚类实现颜色的分割，使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。...lab_he = rgb2lab(he); 步骤 3：用 K 均值聚类对基于 'a*b*' 空间的颜色进行分类 聚类是一种分离对象组的方法。K 均值聚类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，使每个簇中的对象尽可能彼此靠近，并尽可能远离其他簇中的对象。K 均值聚类要求您指定要划分的簇数和用于量化两个对象之间距离的距离度量。...使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。...提取此簇中像素的亮度值，并使用 imbinarize 用全局阈值对其设置阈值。掩膜 is_light_blue 给出了浅蓝色像素的索引。
第三步，分别计算每个点到每个质心之间的距离，并将每个点划分到离最近质心的小组，跟定了那个质心。 第四步，当每个质心都聚集了一些点后，重新定义算法选出新的质心。...---- 二.K-Means聚类分割灰度图像 在图像处理中，通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作，本小节主要用来进行图像颜色分割。...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...，需要注意，在进行K-Means聚类操作之前，需要将RGB像素点转换为一维的数组，再将各形式的颜色聚集在一起，形成最终的颜色分割。...聚类后的图像，它将灰度级聚集成四个层级，相似的颜色或区域聚集在一起。
作者：张江 | 来源：ATYUN 在本文中，我们将讨论K-Means算法，它是一种基于聚类的无监督机器学习算法。此外，我们还将讨论如何使用K-Means来压缩图像。...我们将c（i）表示为最接近x（i）的聚类质心的索引。 4. 移动质心。将聚类质心移动到另一个位置，该位置由它们所属的聚类中的点的平均值（即聚类内所有点的位置的平均值）确定。 5....实施K-Means 我们将使用以下关于汽车的数据集来执行聚类（从Kaggle下载）： 为了全面了解数据集，让我们查看seaborn配对图： 运行K-Means的整个代码库（以及上面的数据集）在Github...本质上，它是数据点与分配给它的聚类质心的平均距离。 为了可视化聚类，请从cars.csv文件的可用列中取出两列。...选择K-Means中的K 在不依赖于领域知识或可视化的情况下，选择K的方法是采用elbow method。 我们用不同的 K 值运行K-Means几次（即首先只有一个聚类质心，然后是两个，以此类推）。
二.K-means聚类算法 kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述...，每个样本只聚类到一个簇里面 D.初始簇为空 Step2.距离度量 将对象点分到距离聚类中心最近的那个簇中需要最近邻的度量策略，在欧式空间中采用的是欧式距离，在处理文档中采用的是余弦相似度函数...K-means聚类算法，是一种广泛使用的聚类算法，其中k是需要指定的参数，即需要创建的簇的数目，K-means算法中的k个簇的质心可以通过随机的方式获得，但是这些点需要位于数据范围内。...在算法中，计算每个点到质心得距离，选择距离最小的质心对应的簇作为该数据点的划分，然后再基于该分配过程后更新簇的质心。重复上述过程，直至各个簇的质心不再变化为止。 4....K-means算法虽然有效，但是容易受到初始簇质心的情况而影响，有可能陷入局部最优解。为了解决这个问题，可以使用另外一种称为二分K-means的聚类算法。
在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。...注意：由于每次都要计算所有的样本与每一个质心之间的相似度，故在大规模的数据集上，K-Means 算法的收敛速度比较慢。...在 k-means 中的应用： ? ? 公式各部分内容: ? 上图中: k=2 1) SSE 图最终的结果，对图松散度的衡量。...kmeans++ 目的，让选择的质心尽可能的分散 如下图中，如果第一个质心选择在圆心，那么最优可能选择到的下一个点在 P(A) 这个区域（根据颜色进行划分） ?...更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 5.6 Kernel k-means（了解） kernel k-means 实际上，就是将每个样本进行一个投射到高维空间的处理，然后再将处理后的数据使用普通的
---- 3.Sklearn中K-Means用法介绍 在Sklearn机器学习包中，调用cluster聚类子库的Kmeans()函数即可进行Kmeans聚类运算，该算法要求输入聚类类簇数。...KMeans聚类时，寻找类簇中心或质心的过程尤为重要，那么聚类后的质心是否可以显示出来呢？...---- 2.K-Means图像聚类 同样，K-Means算法也能实现图像分割。在图像处理中，通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作，本小节主要用来进行图像颜色分割。...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...，需要注意，在进行K-Means聚类操作之前，需要将RGB像素点转换为一维的数组，再将各形式的颜色聚集在一起，形成最终的颜色分割。
缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型：数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。...另一种则是根据具体的需求确定，比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类（L,M,S）等 2.然后我们需要选择最初的聚类点（或者叫质心），这里的选择一般是随机选择的，代码中的是在数据范围内随机选择，...这里有两种处理方法，一种是多次取均值，另一种则是后面的改进算法（bisecting K-means） 3.终于我们开始进入正题了，接下来我们会把数据集中所有的点都计算下与这些质心的距离，把它们分到离它们质心最近的那一类中去...完成后我们则需要将每个簇算出平均值，用这个点作为新的质心。...原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解 No related posts.
【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k-means算法 之前几个章节都是介绍有监督学习，这个章节介绍无监督学习，这是一个被称为k-means的聚类算法，也叫做k均值聚类算法。...聚类算法很多应用场景，举几个最常用的： 在生物学应用中，经常需要对不同的东西进行聚类，假设有很多基因的数据，你希望对它们进行聚类以便更好的理解不同种类的基因对应的生物功能 在市场调查中，假设你有一个数据库...，里面保存了不同顾客的行为，如果对这些数据进行聚类，可以将市场分为几个不同的部分从而可以对不同的部分指定相应的销售策略 在图片的应用中，可以将一幅照片分成若干个一致的像素子集，去尝试理解照片的内容 等等...k-means聚类 这个算法被称之为k-means聚类算法，用于寻找数据集合中的类，算法的输入是一个无标记的数据集合 ({x^{(1)},x^{(2)},......k-means聚类算法是将样本聚类成 (k) 个簇(cluster)，具体算法步骤如下： step 1 随机选取k个聚类质心点(cluster centroids)，那么就等于存在了 (k) 个簇 (c
各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。...但是我们无法解释方差本身的价值。我们稍后将在K-Means聚类中使用它。 k-means聚类 ?...具有三个聚类中心的二维k-means聚类图像 算法 k-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为k个聚类中心，其中k必须由用户预先指定。...聚类指标：最佳的颜色种类数 在本节中，我们将尝试搜索最佳的颜色数（聚类中心）k，以便在保持较高的解释方差百分比的同时将内存大小减小到尽可能小。 ? 如何确定最佳颜色数k？...在k-means中，通常通过可视化来主观地选择最佳聚类中心数k。
常见的聚类分析算法如下： K-Means： K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据。...下面我们详细介绍K-Means聚类算法。...K-Means聚类算法 K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。...这种策略简单，但是效果可能不好，这取决于数据集和寻找的簇的个数。 （2）取一个样本，并使用层次聚类技术对它聚类。从层次聚类中提取K个簇，并用这些簇的质心作为初始质心。...Python主要的聚类分析算法总结 在scikit-learn中实现的聚类算法主要包括K-Means、层次聚类、FCM、神经网络聚类，其主要相关函数如下： KMeans: K均值聚类； AffinityPropagation
其实，在深度学习里面就十分流行这种先给样本聚类 压缩数据，然后把在压缩后的特征向量丢到网络去训练，这其实就是深度学习里面的“表示学习”的最初想法。基于这类的深度学习模型如 受限的玻尔兹曼机等。...当然，本章我们介绍的都是传统机器学习使用的聚类方法。...这里的质心可以理解成图中的这些红点 而图中的左上角的label0、label1、label2是我们完成了整个K-means算法后得到的一个标签，我们事先是不知道的。...在未进行K-means前这些数据是没有颜色区分的。这里K-means算法把这些数据分成了三个簇。...假设我们这里有8个数据点，先随便选三个点作为质心，然后计算其他点到三个质心点的距离，我们这里使用的是明可夫斯基的欧拉距离，根据每个点到三个质心的距离最近的原则，将这些点分成三个簇。
初始化 k-means 质心：Deep Compression 量化过程中的权重聚类使用了 k-means 算法，因此 k-means 质心的初始化非常关键。...确定对应关系：即确定各个权值分别对应码本中的哪个权值，对应关系通过上一步初始化的 k-means 算法确定。同一个聚类簇中的权重共享聚类中心的权值。 3....而剪枝后，每一个权值对应的聚类结果（即对应码本中的权值）已经确定，在图中的聚类索引表示聚类的结果，同时该结果在权重和梯度图中以对应的颜色标注，例如权重中的 2.09（第一行第一列）和 2.12（第二行第四列...当生成梯度矩阵后，对聚类质心进行微调，即对同一类的所有权值的梯度求和，再乘以学习率（这里为了方便，假定学习率 lr=1 ），进行梯度下降，公式如下： ? 其中， ? 为第 ?...实际上，Deep Compression 保存了一个由稀疏矩阵构成的索引集合，以及一个索引对应权重的码本。 假设权重经过k-means聚类后（共 ? 类），其索引可以由 ?
算法简介 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 算法过程如下： 1....X, k ) % KMEANS K-Means聚类算法 % Author: 谭振宇 % Data: 2016.03.24 % Input: % X: n*m的矩阵，n表示点的个数，m...表示点的维数 % k: 聚类的个数 % Output: % IDX: n*1的向量，指示每个点所在聚类中心的索引 % C: n*k的矩阵，聚类中心 n = size(X, 1); %...对剩余的每个向量测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 DIST = zeros(n, k); % DIST为每个点到聚类中心的距离 for i = 1:n for...COLOR(i, idx(i)) = 1; end % 进行聚类结果的显示，不同的类别用不同的颜色显示 figure scatter3(X(:,1), X(:,2), X(:,3), [],
我们的无监督学习算法将会学习到像这样的点，作为一个特定的颜色类别。我们还将看到运行K-Means算法来聚类训练数据，识别聚类中心，标记现有数据，并预测新数据的类别。...由于机器学习使用数据中的数值特性来形成关联和分类，因此它可以确定一组边界，以便将颜色分类到它们各自的分组或聚类中。...这种聚类算法将数据分组到k个集群中，基于每个数据点的特性与彼此之间的相似程度。我们可以将K-Means聚类算法应用到颜色点上，根据它们各自的红、绿、蓝颜色来组合它们。...第二行代码简单地设置了集群，在运行算法之后，这些集群的每个数据点都被分配到各自的位置。 完成聚类后，我们可以在质心上查看详细的进程的结果。...在新数据上预测 既然我们已经用K-means聚类训练了无监督机器学习算法，我们就有了一种将颜色数据点标记为特定集群的方法。我们将每个集群分别标记为“蓝色组”、“红色组”和“绿色组”。
2）在确定了k的个数后，我们需要选择k个初始化的质心，就像上图b中的随机质心。...K-Means++的对于初始化质心的优化策略也很简单，如下： a) 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心μ1 b) 对于数据集中的每一个点xi，计算它与已选择的聚类中心中最近聚类中心的距离...算法 距离计算优化版：elkan K-Means 在传统的K-Means算法中，我们在每轮迭代时，要计算所有的样本点到所有的质心的距离，这样会比较的耗时。...大样本优化版：Mini Batch K-Means 在统的K-Means算法中，要计算所有的样本点到所有的质心的距离。...在Mini Batch K-Means中，我们会选择一个合适的批样本大小batch size，我们仅仅用batch size个样本来做K-Means聚类。那么这batch size个样本怎么来的？
即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。 ? 很显然，聚类是一种无监督学习。...（欧氏距离最小的）中心点类别中——迭代1； 计算每个类别中样本点的均值，得到K个均值，将K个均值作为新的中心点——迭代2； 重复步骤2、3、4； 满足收敛条件后，得到收敛后的K个中心点...然后使用 K-Means 进行聚类。...总结 K-Means 聚类是最简单、经典的聚类算法，因为聚类中心个数，即 K 是需要提前设置好的，所以能使用的场景也比较局限。...K-Means 聚类能使用的距离度量方法不仅仅是欧式距离，也可以使用曼哈顿距离、马氏距离，思想都是一样，只是使用的度量公式不同而已。 聚类算法有很多，且看我慢慢道来。
k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。...K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述。...具体算法表示如下：下图展示了K-means聚类算法的支持函数在Python环境下的具体表示： 在上述算法清单中，包含了几个K-均值算法中要用到的辅助函数。...在算法中通过将所有的簇进行划分，然后分别计算划分后所有簇的误差。选择使得总误差最小的那个簇进行划分。划分完成后，要更新簇的质心列表，数据点的分类结果及误差平方。...且在返回的结果中，当错误编码为0时表示，得到了经纬度信息，而为其他值时，则表示返回经纬度信息失败。此外，在代码中，每次获取完一个地点的经纬度信息后，延迟一秒钟。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
