质心

机器学习算法_聚类KMeans算法

无监督算法）聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式2.聚类算法分类（1）根据聚类颗粒度分类个数比较多的，细聚类；个数比较多的，粗聚类（2）根据实现方法分类K-means：按照质心分类层次聚类

TY-2025·2025-06-19 09:11

二分K-means：让聚类更高效、更精准！

欢迎再次来到我的技术分享博客~在前期文章中，我们系统剖析了K-means的随机初始化缺陷、Canopy+K-means的粗粒度预处理以及K-means++的概率化质心选择。

AI妈妈手把手·2025-06-19 09:41

PCL 计算点云OBB包围盒——PCA主成分分析法

目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2读取点云2.3计算点云质心和协方差矩阵2.4协方差矩阵分解求特征值和特征向量2.5校正主方向2.6将输入点云转换至原点

点云侠'·2025-06-16 05:04

lammps原子组速度的计算方法

vcm()是lammps自带的一个函数，返回原子组质心在设定方向的速度。对应的命令格式为vcm(ID,dim)其中，ID为group-ID，dim为方向，可设置x、y或者z方向。下面是一个具体的

lammps加油站_小马老师·2025-06-11 09:19

ArcGIS Pro 3.4 二次开发 - 几何引擎

确定多部分多边形的边界1.4缓冲一个地图点1.5缓冲一个圆弧1.6为多个地图点创建缓冲区1.7缓冲多种不同的几何类型1.8在折线上插值Z值1.9在多边形上插值M值1.10将信封围绕X,Y居中1.11查找几何图形的质心

Winemonk·2025-05-30 18:51

如何在Arcgis中对图斑进行自上而下，从左往右地编号

需要说明的是这里没有直接利用质心坐标而采用Xmin、Ymax进行排序，是因为质心坐标会遇到一种情况，就是当这个图斑很长或者很宽时，本应排在前面的序号，而因为质心靠后不得不被排到

林小渔·2025-05-28 09:53

C/C++ K-means聚类算法详解及源码

该算法的基本思想是根据数据点之间的距离将它们划分为不同的簇，每个簇都有一个中心点，称为质心。算法的目标是最小化所有数据点与所属簇质心的距离之和。具体步骤如下：随机选择K个数据点作为初始质心。

猿来如此yyy·2025-05-24 13:35

PCL点云按指定方向进行聚类（指定类的宽度）

测试代码如下：#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include//新增质心计算头文件

QUST-Learn3D·2025-05-12 14:16

Mlivus：索引类型对比

查询时，计算查询向量与所有簇质心的距离，选择最近的nprobe个簇进行精确距离计算。簇内的向量存储为原始形式（未压

CITY_OF_MO_GY·2025-05-12 05:10

【C++游戏引擎开发】第29篇：物理引擎（Bullet）—刚体动力学系统

定义：质心位置：x(t)∈R3\mathbf{x}(t)\in\mathbb{R}^3x(t)∈R3方向四元数：q(t)=[w,x,y,z]∈H\mathbf{q}(t)=[w,x,y,z]\in\mathbb

JuicyActiveGilbert·2025-05-05 20:25

机器学习（7）——K均值聚类

2.核心思想2.数学目标3.算法步骤3.1.选择K个初始质心：3.2.迭代优化3.3.重复步骤2和步骤3：4.关键参数5.优缺点6.改进变种7.K值选择方法8.Python示例9.应用场景10.注意事项

追逐☞·2025-04-25 23:12

matlab 计算点云的形心

一、形心面的形心就是截面图形的几何中心，质心是针对实物体而言的，而形心是针对抽象几何体而言的，对于密度均匀的实物体，质心和形心重合。nnn维空间中一个对象

点云侠·2025-04-10 12:03

如何判断多个点组成的3维面不是平的，如果不是平的，如何拆分成多个平面

判断是否为平面平面方程法：选择三个不共线的点计算平面方程：Ax+By+Cz+D=0检查其他所有点是否满足该方程（允许一定的误差范围）如果所有点都满足，则为平面；否则为非平面最小二乘法拟合平面：计算所有点的质心

东北豆子哥·2025-04-06 02:05

从零开始学习Slam|ICP原理与应用

在另一幅点云中计算匹配点（最近点）极小化匹配点间的匹配误差，计算位姿然后将计算的位姿作用于点云再重新计算匹配点如此迭代，直到迭代次数达到阈值，或者极小化的能量函数变化量小于设定阈值求解ICP的三个步骤计算两组点的质心

莱茶荼菜·2025-04-05 06:51

数学中的“矩”

如果这些点代表“质量”，那么：零阶矩表示所有点的质量；一阶矩表示质心；二阶矩表示转动惯量。

heraldww·2025-03-20 19:21

K-means 算法核心原理

μi∥2J=\sum_{i=1}^k\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2J=i=1∑kx∈Ci∑∥x−μi∥2其中：CiC_iCi表示第iii个簇μi\mu_iμi表示第iii个簇的质心二

code 旭·2025-03-11 18:15

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

每个簇通过一个中心点来表示（即质心

路野yue·2025-02-21 15:32

Hu矩的原理及应用

如：零阶矩（面积）：图像中所有像素值的总和；一阶矩（质心）：图像

Ring__Rain·2025-02-19 20:47

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类

K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。

加德霍克·2025-02-04 10:36

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数

飞Link·2025-02-02 15:26

东方-教育技术博主·2025-02-02 11:28

NXopen C++面的质心、面积、周长测量 NewFaceProperties NewMassProperties

以一个有界平面为例，通过NewFaceProperties获得该面的周长、面积属性，对该面进行对称加厚处理生成体，通过体NewMassProperties间接获得该面的质心坐标。

CAD二次开发秋实·2025-02-01 22:05

AAAI2024论文解读|Towards Fairer Centroids in k-means Clustering面向更公平的 k 均值聚类中心

TowardsFairerCentroidsink-meansClustering论文下载论文作者StanleySimoes,DeepakP,MuirisMacCarthaigh内容简介本文提出了一种新的聚类级质心公平性

paixiaoxin·2025-01-21 10:10

数学建模统计题中常用的聚类分类

以下是对K均值聚类的详细介绍：算法原理K均值聚类算法通过迭代的方式优化簇的划分，步骤如下：1.初始化：选择K个初始簇中心（也称为质心）。

皆过客，揽星河·2024-09-06 06:26

聚类算法-Kmeans聚类

一、K-means聚类介绍1.含义K-means聚类是一种非常流行的无监督学习算法，用于将数据点划分为预定义的K个簇（或组），其中每个簇由其质心（即簇中所有点的均值）定义。

红米煮粥·2024-08-28 22:24

各种聚类方法的聚类思想介绍及其优缺点

以下是几种常见的聚类方法及其思想、优缺点的介绍：1.K-means聚类聚类思想：K-means将数据分成K个簇，每个簇由一个中心（质心）代表。

QianMo-WXJ·2024-08-23 00:22

opencv | 计算掩膜、外接矩、质心

#include#include#include#include#include"seg_test.h"#include"json/json.h"#include"json/json-forwards.h"intmain(){std::stringimgPath="D:/0_code/deepvision_Pro/caiju/seg_test/data/imgs/Color_20220407_12

DdddJMs__135·2024-08-22 08:46

opencv | 计算轮廓的质心

#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;Matsrc;Matsrc_gray;intthresh=30;intmax_thresh=255;intmain(){src=imread("2.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);cvtColor(src,src_gray,CV_BGR2GRAY

DdddJMs__135·2024-03-26 07:53

读《生活课》

．既nice，也耐撕3．爱情没有对错，只有取舍4．打不过的敌人，就是朋友5．不完美，却依旧美6．爱，从来不是伤害7．学会把“事故”变成“故事”故事读完此书后，确实是受到很多启发和帮助，比如如何成为“优质心机女

雨虹之秋荷·2024-03-15 12:42

面板调合玩法回归，《苏菲的炼金工房2》公开了更多游戏细节

苏菲的炼金工房》（全称：苏菲的炼金工房~不可思议书的炼金术士~》是由GustCo.Ltd.制作，KoeiTecmo发行的一款角色扮演游戏，本作回归了“炼金术”的根本，那就是指仔细听取物质的真实心声，实现物质心愿

爱游戏的萌博士·2024-02-20 21:44

open3d k-means 聚类

该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小

云杂项·2024-02-19 11:04

open3d DBSCAN 聚类

它没有质心，聚

云杂项·2024-02-19 10:13

魅力

长相才气（艺术与舒适）微笑（乐观的感染）气质心：真诚体谅赞美原则神秘（不放弃梦想，希望）

小猫at·2024-02-14 20:56

Kmeans、混合高斯模型、EM 算法

混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法image.pngKmeans与EM算法E步是确定隐含类别变量CM步更新其他参数u(质心)来时J(平方误差)最小化隐含类别变量指定方法比较特殊

dreampai·2024-02-14 17:00

159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类

它没有质心，聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的过程形成的。优于kmeans。程序已调通，可直接运行。159基于密度的噪声应用空间聚类无监督学习(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2024-02-11 06:22

车轨耦合动力学外部激励——钢轨波磨

另外，当车轮质心与几何中心偏离时，也将给轮轨系统造成周期性简谐波激扰。所有这些，采用正（余）弦函数来描述是简单且合理的。

cofisher·2024-02-09 19:31

图像搜索和分类

视觉单词通常通过特征描述子（SIFT）等结合聚类算法得到聚类质心。用视觉单词直方图来表示一个图像。图像索引根据图像特征分别建立索引，以索引的方式搜索图像。

顽皮的石头7788121·2024-02-09 03:01

sklearn-第五节（K-means算法）

1.k-means聚类算法思想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

~一段浮华·2024-02-08 03:16

Matlab拟合曲面，计算质心浮心

统一单位：米和千克假象船：长0.3米，宽0.2米，深0.1米1.定义船（长、宽、高、船型系数）船体主要要素：主尺度、船型系数、尺度比-主尺度-船型系数1.水线面系数2.中横剖面系数3.方形系数4.棱形系数5.垂向棱形系数-代码实现boat.L=0.30;%lengthinmeters长boat.W=0.20;%widthinmeters宽boat.HB=boat.W/2;%halfbreadthi

northern_light_·2024-02-04 16:11

MATLAB计算多边形质心/矩心

2.质心：质心是四边形内部所有质点的平均位置，质点可以看作是无限小的质量集中点。求解四个质点的质量，然后将质量乘以对应的坐标求和，再除以总质量，即可找到质心。

WW、forever·2024-02-04 16:39

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

该算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点与所属簇的质心（中心）的距离最小化。算法流程如下：随机选择k个质心（一般为数据集中的k个随机数据点）作为初始质心。

做一个AC梦·2024-02-04 04:23

[AIGC] 讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

算法步骤：随机选择K个样本点作为初始的质心（簇的中心）。对于每个样本点，计算其到K个质心之间的距离，并将其划分到距离最近的簇中。对于每个簇，计算其中样本点的均值，

程序员三木·2024-02-03 06:54

改进的 K-Means 聚类方法介绍

我们随机生成K个质心，每个簇一个，并将每个数据点分配给与该数据点最近的质心对应的簇。然后，我们生成新的质心，每个质心都是属于该簇的所有点的平均值。然后重复这个过程直到收敛。

小Z的科研日常·2024-02-02 14:52

GNSS坐标系之间的转换关系（ECEF、LLA、ENU）

其原点为地球的质心，x轴延伸通过本初子午线（0度经度）和赤道（0deglatitude）的交点。z轴延伸通过的北极（即，与地球旋转轴重合）。y轴完成右手坐标系，穿过赤道和90度经度。

Robinson-sir·2024-02-02 08:13

信息检索与数据挖掘 | （十二）聚类

Lance-Williams算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义：聚类是一种无监督学习，样本没有标签，将一群样本划分到一个类中，使得：最大化类间距，最小化类内距离测量指标：四种聚类：基于质心的聚类

啦啦右一·2024-01-30 22:52

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

该算法通过迭代的方式将每个样本分配到最近的簇，并更新簇的质心，直到达到收敛条件。以下是K-均值聚类算法的步骤：初始化：从数据集中随机选择K个样本作为初始质心。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 11:42

1.23聚类算法（kmeans(初始随机选k，迭代收敛）,DBSCAN（dij选点），MEANSHIFT（质心收敛），AGENS(最小生成树）），蚁群算法（参数理解、过程理解、伪代码、代码）

聚类算法聚类结果不变K-meansK值是事先确定好的，是要划分的聚类的数量；初始时随机选择k个点，然后逐渐选择离他最近的点，不断锁定最近的，最后计算方差和；这个是轮流的这个就类似于模拟退火的思想当前聚类下的方差和，也称为簇内方差（within-clustervariance），是一种度量聚类质量的指标。它衡量了簇内数据点与各自簇中心的差异程度。方差和越小，表示簇内的数据点越紧密聚集在一起。计算当前

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:16

【Deepsort-yolov5实现无人机视觉检测和跟踪】

Deepsort-yolov5无人机视觉检测和跟踪1.YOLOv5无人机视觉检测1.1训练无人机数据集1.2无人机检测结果2.Deepsort跟踪2.1算法原理2.2无人机跟踪实现2.3无人机运动轨迹可视化2.4目标质心点保存

XTX_AI·2024-01-28 08:41

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》聚类

#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址：CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组

二进制怪兽·2024-01-28 07:52

K-均值聚类算法

该算法的核心思想是通过迭代将数据点分配到离其最近的质心，并更新质心的位置，直到质心不再发生变化或达到指定的迭代次数。具体步骤如下：随机选择K个数据点作为初始质心。

Flying_Fish_roe·2024-01-27 11:43

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