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OpenCV中的KMeans算法介绍与应用

KMeans算法是MacQueen在1967年提出的,是最简单与最常见的数据分类方法之一。它做为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都有应用。如果从分类角度看,KM...
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机器学习之深入理解K-means、与KNN算法区别及其代码实现

K-means方法是一种 非监督学习 的算法,它解决的是 聚类问题。
LashundaTpo 3年前   
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K-Means聚类的Python实践

K-Means应该是最简单的聚类算法之一了吧,理论上很简单,就是随即初始化几个中心点,不断的把他们周围的对象聚集起来,然后根据这群对象的重置中心点,不断的迭代,最终找到最合适的几个中心点,就算完成了。
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机器学习算法实践——K-Means算法与图像分割

图像分割是图像处理中的一种方法,图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合,其实质可以看成是一种像素的聚类过程。通常使用到的图像分割的方法可以分为:基于边缘的技术、基于区域的技术
TyreeBaird 3年前   
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Python爬虫+ K-means 聚类分析电影海报主色调

每部电影都有自己的海报,即便是在如今这互联网时代,电影海报仍是一个强大的广告形式。每部电影都会根据自身的主题风格设计海报,精致的电影海报可以吸引人们的注意力。那么问题来了,不同风格的电影海报对颜...
zbadderfzh 4年前   
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【十大经典数据挖掘算法】k-means

k-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法——kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是非监督学习中的聚类算法;二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别。
QLKJacquett 4年前   
算法   K-means  
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Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法

自组织映射神经网络, 即Self Organizing Maps (SOM), 可以对数据进行无监督学习聚类。它的思想很简单,本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络。隐藏层中的一个节点代表一...
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Spss K-means聚类分析案例——某移动公司客户细分模型

聚类分析在各行各业应用十分常见,而顾客细分是其最常见的分析需求,顾客细分总是和聚类分析挂在一起。 顾客细分,关键问题是找出顾客的特征,一般可从顾客自然特征和消费行为入手,在大型统计分析工...
jopen 5年前   

经验分享,提升职场影响力

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