kmeans2

机器学习之多种算法优缺点总结及优化方法

文章目录一、无监督算法：1、聚类算法：Kmeans2、关联规则算法：Apriori3、关联算法：FP--growth二、有监督算法1、分类算法决策树(DecisionTree)支持向量机(SVM)K近邻
平原2018·2022-11-12 11:11

OpenCV32---基于距离变换与分水岭的图像分割

图像分割是图像处理最重要的处理手段之一图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干（N）个cluster集合，每个集合包含一类像素根据算法分为监督学习和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法—Kmeans2
进阶的花生·2022-09-07 13:24

机器学习基础知识总结

4、LASSO回归5、弹性网络6、逻辑斯蒂回归7、贝叶斯岭回归8、核岭回归9、SVR二、分类1、k近邻2、分类指标3、SVM三、数据预处理四、决策树与回归树1、决策树2、回归树3、集成学习五、聚类1、Kmeans2
Dream_csd·2022-05-25 07:50

5行代码实现K-Means算法

((rand(10,2)+array([3,3]),rand(10,2)))#data=whiten(data)plt.scatter(data[:,0],data[:,1])centroids,_=kmeans2
ChinaYiqun·2018-11-10 21:28

python K-means工具包初解

2.若是直接算中心点的话，直接调用kmeans2函数即可，后面的绘图，仅仅为了可视化。
·2015-11-08 10:29

python K-means工具包初解

2.若是直接算中心点的话，直接调用kmeans2函数就行，后面的画图，只为了可视化。#!/usr/bi
u010454729·2014-11-16 00:00

学习OpenCV——Kmeans2算法并验证颜色种类（CvMat*&IplImage*指针的用法）

#include #include #include #defineMAX_CLUSTERS(8) usingnamespacestd; intmain(intargc,char**argv) { IplImage*imgA=cvLoadImage("D:/1.jpg",CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH|CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
sangni007·2012-03-23 14:00
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