kmeans特征提取

机器学习-聚类算法Kmeans【手撕】

聚类算法在训练时，使用没有标签的数据集进行训练，希望在没有标签的数据里面可以发现潜在的一些结构。其中使用范围较广的是，聚类算法。聚类算法的目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。比如在商业中，如果我们手头有大量的当前和潜在客户的信息，我们可以使用聚类将客户划分为若干组，以便进一步分析和开展营销活动，最
alstonlou·2024-02-01 10:45

【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer

###FeatureExtractors（特征提取器）###
周润发的弟弟·2024-02-01 07:31

【脑电信号处理与特征提取】P6-张治国：频谱分析和时频分析

频谱分析和时频分析背景脑电（尤其是静息态脑电）一般在频域进行分析，以刻画脑电信号的周期性特征，需要使用频谱分析来描述脑电信号功率沿频率的分布特征。任务态脑电实验中，任务可增强或减弱脑电在特定频段的节律幅度。事件相关的频谱变化被称为事件相关同步话/去同步化（ERS/ERD），通常表示为在时间-频率域中随时间变化的频谱功率，可以通过时频分析方法进行估计。频谱估计基本概念时间序列信号：例如在某通道连续记
头发没了还会再长·2024-02-01 03:13

【脑电信号处理与特征提取】P7-贾会宾：基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析

基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析Q:什么是基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析？A:基于脑电图（EEG）或脑磁图（MEG）信号的大尺度脑功能网络分析是一种研究大脑活动的方法，旨在探索脑区之间的功能连接和信息传递。概述基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析的优势：（1）借助源定位技术可同时获得较高的时间（ms级）和空间分辨率（mm级）（2）可提供丰富的频率信息（3）便宜性：
头发没了还会再长·2024-02-01 03:41

【知识---图像特征提取算法--颜色直方图（Color Histogram）原理、特点、应用场合及代码】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.颜色直方图（ColorHistogram）原理2.颜色直方图的特点3.颜色直方图的应用场合4.代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）原理、特点、应用场合及代码】

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients,HOG）原理：方向梯度直方图的特点：方向梯度直方图的不足：方向梯度直方图的应用场合：方向梯度直方图的代码示例：总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）原理、特点、应用场合及代码】

Scale-InvariantFeatureTransform,SIFT）原理：二、尺度不变特征变换的特点：三、尺度不变特征变换的不足：四、尺度不变特征变换的应用场合：五、尺度不变特征变换的代码示例：总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）原理、特点、应用场合及代码】

GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）原理二、灰度共生矩阵的特点三、灰度共生矩阵的应用场合灰度共生矩阵（GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）不足之处五、代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:12

Tensorflow实战深度学习笔记一

特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。
独立开发者Lau·2024-01-31 20:13

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

现有网络模型在处理过程中存在特征提取能力不足、特征表示冗余和归纳偏置能力弱等问题，因此提出一种改进的Transformer图像分类模型。
无妄无望·2024-01-31 18:40

opencv学习 特征提取

内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像，对这些图像进行expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果，就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合拉普拉斯金字塔通过源图像减去先缩小再放大的图像构成，保留
小猴啊0.0·2024-01-31 09:12

basic CNN

卷积神经网络通过二维卷积可以实现图像特征的自动提取，卷积输出的称为特征图；特征提取之后可以通过全连接层
chairon·2024-01-31 09:40

Opencv + MediaPipe -＞ 手势识别

一、概述OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了许多用于图像和视频处理的功能，包括图像和视频的读取、预处理、特征提取、特征匹配、
大大Cameo·2024-01-31 06:51

【脑电信号处理与特征提取】P5-彭薇薇：脑电信号的预处理及数据分析要点

彭薇薇：脑电信号的预处理及数据分析要点脑电脑电是神经活动的测量方法，在不同位置测量有不同的方法。比如大脑皮层表面测量的是ECoG，在头皮测量的是EEG。除了EEG是无损的，其他都是有损的。脑电信号采集系统下面是完整的脑电采集系统，需要注意的地方是给被试者发送刺激信号的同时，也需要给放大器发送一个marker，这个是为了标记刺激开始时间。下面是采集到的脑电数据，横轴是时间，纵轴每一行是一个电极。下面
头发没了还会再长·2024-01-31 06:00

QT实现多次绘制--双缓冲机制

1、源代码如下：voidKmeans::drawPoint(){QPicturepp;painterP.begin(&pp);//开始记录pp.setBoundingRect(ui.label_2->rect
create_right·2024-01-31 05:49

揭开时间序列的神秘面纱：特征工程的力量

时间序列领域中特征工程的独特挑战和需求3.时间序列数据的特征工程技术2.1数据清洗和预处理2.1.1缺失值处理2.1.2异常值检测与处理2.2时间特征的提取2.2.1时间戳解析2.2.2季节性和周期性特征提取
theskylife·2024-01-31 05:40

《Numpy 简易速速上手小册》第9章：Numpy 在机器学习中的应用（2024 最新版）

文章目录9.1数据预处理9.1.1基础知识9.1.2完整案例：数据标准化9.1.3拓展案例1：缺失值处理9.1.4拓展案例2：非数值数据的转换9.2特征提取和处理9.2.1基础知识9.2.2完整案例：特征归一化
江帅帅·2024-01-31 01:12

信息检索与数据挖掘 | （十二）聚类

文章目录聚类KMeans层次聚类层次聚类概述dendrogram-树状图linkages-衡量两个类之间的距离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
啦啦右一·2024-01-30 22:52

大创项目推荐 题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2024-01-30 20:18

互联网加竞赛 基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统
Mr.D学长·2024-01-30 12:55

sklearn.preprocessing中的标准化StandardScaler与scale的区别

目的是使得不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布一些机器学习算法对输入数据的规模和量纲非常敏感，如果输入数据的特征之间存在数量级差异，可能会影响算法的准确性和性能标准化处理的好处是我们在进行特征提取时
对许·2024-01-30 12:54

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

目前，基于机器学习的无损缺陷检测技术研究主要集中在以下几个方面：缺陷特征提取：利用机器学习算法对无损检测数据进行处理，提取出能够反映缺陷特征的信息，如缺陷的形状、大小、位置等。这些信息可以作为
matlabgoodboy·2024-01-30 07:00

【PostGIS】POSTGIS实现聚类统计提取外轮廓

1.聚类统计Postgis主要实现并提供了四种聚类方法，前两个为窗口函数，后两个为聚合函数：ST_ClusterKMeans–该函数是窗口函数，主要是用K-means(K均值聚类)算法进行聚类，算法原理比较简单
AI柱子哥·2024-01-30 07:19

计算机视觉的基本概念和技术有哪些?

特征提取：这是从图像中提取有用信息的过程，例如SIFT、SURF、HOG等。目标检测和识别：这是识别图像中特定对象的过程，例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。
shanshan2099·2024-01-30 05:44

【影像组学入门百问】#83----#87

它结合了传统影像组学的特征提取方法和深度学习的自动特征学习能力，以提高影像特征的表示能力和泛化性能。
有Li·2024-01-30 00:42

A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical XAI学习笔记

ASurveyonExplainableArtificialIntelligence(XAI):TowardMedicalXAI背景类型感知可解释性显著性信号方法语言可解释性通过数学结构的可解释性预定义模型特征提取灵敏性优化可解释性的其他角度数据驱动的可解释性不变
ponytaill·2024-01-29 23:55

计算机视觉：高级图像处理，满足您的所有需求。

  一、说明  特征提取是机器学习管道中的关键步骤，可增强模型在不同数据集上的泛化和良好表现能力。特征提取方法的选择取决于数据的特征和机器学习任务的具体要求。
无水先生·2024-01-29 18:23

Masked Face Recognition Using Deep Learning: A Review

根据深层网络架构的特点和深层特征提取策略，引入了最先进的技术，还讨论了MFR领域使用的常见基准测试数据集，强调了许多挑战和有前途的研究方向。
禄亿萋·2024-01-29 16:25

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。该模块包括两个单元：1.空间重构单元（SRU）：SRU通过分离和重构方法来减少空间冗余。
我悟了-·2024-01-29 13:01

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

QT+VS实现Kmeans++

1、Kmeans++的原理如下：（1）首先选取样本中任一数据点作为第一个聚类中心；（2）计算样本每一个数据点至现所有聚类中心的最近距离，并记录下来；（3）逐一挑选所有数据点最近距离之中的最大值，即最远距离
create_right·2024-01-29 09:41

TensorFlow2实战-系列教程6：迁移学习实战

系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、迁移学习用已经训练好模型的权重参数当做自己任务的模型权重初始化一般全连接层需要自己训练，可以选择是否训练已经训练好的特征提取层一般情况下根据自己的任务
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

【深度学习】神经网络可视化工具，超全汇总！

神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息，可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程，以优化神经网络模型。扩展阅读：神经网络学习到的是什么？
风度78·2024-01-29 08:49

推荐系统遇上深度学习(六十四)-通过自注意力机制来自动学习特征组合

AutomaticFeatureInteractionLearningviaSelf-AentiveNeuralNetworks》论文下载地址为：t.cn/AipG8aXz这篇文章使用Multi-Headself-Attention进行自动的特征提取
文哥的学习日记·2024-01-29 04:14

数据降维方法介绍（九）

【嵌牛正文】KPCA算法介绍KPCA算法实际上就是加核的PCA算法，它主要针对于非线性可分问题，给出了一种对该类问题进行特征提取的有效方式。与PCA特征提取算法类似，KPCA
科技小白不能再白了·2024-01-29 00:00

Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发DoubleAttention注意力机制 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入DoubleAttention注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。
AICurator·2024-01-28 21:01

Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发ShuffleAttention注意力机制 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ShuffleAttention注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。
AICurator·2024-01-28 21:01

Pointnet++改进优化器系列：全网首发AdamW优化器 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入AdamW优化器，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步
AICurator·2024-01-28 21:01

Pointnet++改进优化器系列：全网首发Sophia优化器 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入Sophia优化器，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3
AICurator·2024-01-28 21:59

【脑电信号处理与特征提取】P2-夏晓磊：脑电的神经起源与测量

夏晓磊：脑电的神经起源与测量专业术语electroencephalography(EEG)脑电图ExcitatoryPostsynapticPotential(EPSP)兴奋性突触后电位Electrocorticography(ECoG)皮层脑电图什么是脑电/脑电图（EEG）？Electroencephalography(EEG)Electro:relatingtoelectricityEncep
头发没了还会再长·2024-01-28 21:44

Python face-recognition库，dlib库安装方法（附下载文件）

dlib是一个功能强大的计算机视觉库，提供了许多常用的图像处理和特征提取算法。face_recognition利用了dlib中的
砍树＋c＋v·2024-01-28 11:14

腐蚀及膨胀的python实现——数字图像处理

原理像处理中的腐蚀和膨胀是形态学操作的两个基本概念，它们广泛应用于图像预处理、特征提取和其他图像分析任务。腐蚀（Erosion）腐蚀操作可以看作是图像中形状的"收缩"。
筱筱西雨·2024-01-28 09:50

【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块

一、神经网络的前中后期在神经网络中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中，“网络早期（低层）”、“网络中期（中层）”和“网络后期（高层）”通常指的是网络结构中不同层级的部分，每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性
风筝超冷·2024-01-28 08:33

YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）

这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化，所以将这个卷积针对于YOLOv5的分割头进行融合是非常合适的
Snu77·2024-01-28 08:02

第5章 （python深度学习——波斯美女）

第5章深度学习用于计算机视觉本章包括以下内容：理解卷积神经网络（convnet）使用数据增强来降低过拟合使用预训练的卷积神经网络进行特征提取微调预训练的卷积神经网络将卷积神经网络学到的内容及其如何做出分类决策可视化本章将介绍卷积神经网络
weixin_42963026·2024-01-28 05:14

计算机设计大赛 垃圾邮件(短信)分类算法实现 机器学习 深度学习

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(
iuerfee·2024-01-28 04:39

彩色图像处理之彩色图像分割的python实现——数字图像处理

其基本原理包括以下几个方面：像素特征的提取：彩色图像分割首先涉及到像素级的特征提取。在彩色图像中，常用的特征包括颜色、纹理和强度。这些特征可以帮助区分图像中不同的对象或区域。
筱筱西雨·2024-01-27 14:42

vit细粒度图像分类（二）SwinFC 学习笔记

基准骨干网络采用具有多阶段层级架构设计的SwinTransformer模型作为全新视觉特征提取器，从中获取局部和全局信息以及多尺度特征。
无妄无望·2024-01-27 13:39

Opencv C++ SIFT特征提取（单图像，多图像）+如何设置阈值+如何对文件夹进行批处理+如何设置掩膜裁剪影像

一、何谓SITF特征提取，它有什么作用？SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取算法。
海棠RS·2024-01-27 10:27

BLIP-2: 基于冻结图像编码器和大型语言模型的语言-图像预训练引导

BLIP-2:基于冻结图像编码器和大型语言模型的语言-图像预训练引导项目地址BLIP-2的背景与意义BLIP-2的安装与演示BLIP-2模型库图像到文本生成示例特征提取示例图像-文本匹配示例性能评估与训练引用
OverlordDuke·2024-01-27 09:44
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