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聚类算法在语义分割管道中的作用？
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我正在尝试思考如何将聚类(例如k-means)应用到对图像进行语义分割或对象识别的过程中。我的理解是，语义分割主要是使用深度CNN完成的。K-means对分割效果很好，但语义分割是有监督的，因此聚类本身就不够充分。 我的问题是:这样的无监督技术如何适应语义分割</em
浏览 22提问于2020-10-30得票数 1
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我对整个集群和其他方面都很陌生，所以我有点迷失在编程的最后一步。我正在做一个基于主题语义相似性的项目，该项目使用层次化算法对学生进行聚类。如何用python编写代码，根据主题之间的语义相似性对学生进行聚<e
浏览 5提问于2022-02-15得票数 -1
我很难获得有效聚类数据的方法。即使对于具有5个类别的简单属性，它也不能很好地分割数据。我知道DBSCAN、分层聚类和GMM。但是，在开始为每种算法编写代码之前，我只想知道是否有任何方法(视觉或其他方式)来缩小可能在所讨论的数据集上工作的聚类算法。
提前谢谢。
浏览 0提问于2019-07-30得票数 1
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聚类效果的确定
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在聚类中，有噪声、冗余和不相关的属性对其有哪些影响？它们最终会帮助还是伤害聚类?我知道它无法处理噪音数据，但不能确定另外两种数据。
浏览 2提问于2016-05-09得票数 2
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我正在尝试一些用于客户细分的聚类方法，我偶然发现了一些基于网格的方法，例如: STING、MAFIA、WAVE集群和集群。然而，根据我所读到的，它们中的大多数都是用于图像分割。因此，在我投入时间实现这些算法之前，我想知道是否有人尝试过使用基于网格的聚类来对客户数据进行聚类，而不是基于图像的？
浏览 0提问于2018-09-24得票数 -1
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让我们假设我们有一个文档集合，并希望执行一些无监督的主题分割。将矩阵分解方法(LSI、LDA、NMF)直接应用于M，并将结果作为主题。将M的每个向量嵌入到语义空间(LSI，word2vec)中，然后在语义空间上应用矩阵分解方法。
将聚<e
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
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显示分水岭算法的分割
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我是Opencv的新手，我最近一直在使用分水岭算法，目前我试图使用不同的颜色标记来分割图像，但我也想显示这些图像片段。有没有什么方法可以做到这一点，就像我们在使用简单线性迭代聚类函数和标记边界函数的简单线性迭代聚类超像素分割中所做的那样谢谢。
浏览 4提问于2018-05-16得票数 1
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在时间序列数据挖掘的背景下，我读过关于时间序列分割和时间序列聚类的文章，但是我无法区分两者。如果它们是不同的，这些方法如何相互关联？根据我的理解(如果我错了，请纠正我)，分割被认为是聚类阶段的预处理步骤。我的意思是，分段步骤主要用于将时间序列数据划分为分段，例如，将其划分为状态。在此基础上，采用传统的聚类<em
浏览 0提问于2018-03-31得票数 3
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在时间序列数据挖掘的背景下，我读过关于时间序列分割和时间序列聚类的文章，但是我无法区分两者。如果它们是不同的，这些方法如何相互关联？根据我的理解(如果我错了，请纠正我)，分割被认为是聚类阶段的预处理步骤。我的意思是，分段步骤主要用于将时间序列数据划分为分段，例如，将其划分为状态。在此基础上，采用传统的聚类<em
浏览 0提问于2018-03-31得票数 4
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因此，对象常常是重叠的。这里的目的是检测队列前面(前景)的人，然后检测前面人背后的人数，尽管后面的人被排除在外。我已经建立了一个对象识别模型，使用keras来查找前景中的对象，但现在我需要计算出该对象背后有多少个。我的训练数据是数千个物体的图像ins直线，类似于上面链接的图像。但是，我一直无法找到一种可行的方法来计算前面对象后面的对象，当它们被部分阻塞时(队列中的其他人)。到目前为止，我
浏览 0提问于2019-03-12得票数 6
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我正在做一个项目，在这个项目中，我必须找到给定灰度图像的背景。我在互联网上做了几种研究，我发现了一些使用OpenCV库(如下面的：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_video/py_bg_subtraction/py_bg_subtraction.html#py-background-subtraction)的算法。这种方法对我不起作用。我想详细说明<em
浏览 44提问于2020-01-09得票数 0
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基于聚类算法的前馈神经网络图像分割。我想知道下面这一行意味着什么。Best就是一个例子。我想知道一个人将如何通过这个项目？
浏览 1提问于2017-03-29得票数 0
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我有一个问题，决定算法的颜色量化。我想做颜色量化的图像是分辨率为512 x 512的RGB图像。我想减少像素中的颜色值，以减小图像大小。
我不想使用流行的算法k-方法。我找到了这个均值移位算法。均值移位是一种聚类算法(与k均值相同)，它具有一定的质心和窗口(每个质心都有1)，在其窗口中寻找最密集的部分，然后将质心移动到最密集的部
浏览 0提问于2019-01-26得票数 1
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假设我有一些大致由N个线段组成的点，每个点之间都有一定的线性。下面的例子显示了3个集群，但通常我们不知道多少个片段是合适的。那么哪种算法可以用于基于局部线性将一组点分成几个段(即一个簇中的点是线性相关的)。图2:预期的集群：
浏览 0提问于2016-02-22得票数 1
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例如，我有一个由行组成的文本。每一行都有自己的长度、缩进和其他功能。我的目标是在这篇文章中找到诗歌，但我所知道的所有聚类方法都是重新排序行，并独立于文本中的位置构建聚类。如果你给我一些像DBSCAN这样的提示，那会很酷的。你能帮帮我吗?
浏览 0提问于2016-07-21得票数 0
假设我有类似的数据：我正在寻找一种能够执行聚类的方法或算法(例如，如图中所示)，该方法或算法可以自动确定簇的最佳数目，同时也考虑到离群值。最好是在Python中对方法或相关实现/库/管道提出建议。
浏览 0提问于2021-04-30得票数 0
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基于聚类的RGB图像分割
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为了分割图像，我尝试了"otsu阈值“方法。这是一个很好的方法，然而，我认为聚类算法，如K-均值，可以更成功地进行基本的分割。下面是Otsu Thresholding的一些问题：正如您所看到的，在一些示例中，Otsu阈值处理可能会失败，就像在图片1中一样。我认为，采用像素化的定位方法和颜色阈值可以进一步提高效果。然而，我无法设法使用scikit-l
浏览 0提问于2018-12-04得票数 1
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我试图使用关联传播对数据集进行聚类。我遵循这和这链接来掌握关联传播聚类的基础知识。雪橇提供的示例代码如下：from sklearn import metricscluster_centers_indices = af.cluster_centers_indices_
浏览 0提问于2018-05-28得票数 1
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