基于K-means聚类算法的图像分割算法的基本原理： 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。
算法步骤：①随机选取K个初始聚类中心；
②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；
③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；
⑤结束，得到K个聚类。
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②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；
③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；
⑤结束，得到K个聚类。
2024/11/16 6:47:58
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我的专业工作案例可以从以下链接下载：http://pan.baidu.com/s/1dDIlXXB需要预先安装同一目录下的VB6运行环境，然后才可以安装应用程序。
安装和测试过程中有问题可以直接联系我。
中英文文本自动摘要、自动校对、自动分类、相关性与相似性聚类、主题词与标签自动生成、微博（短文本）聚类和情感分析。
我的研究成果，欢迎下载传播。
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2024/11/16 0:43:18
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R语言数据挖掘——美国黑色星期五（BlackFriday）实验报告（附代码）使用R语言实现基本数据统计聚类关联规则挖掘注意：此为个人实验报告，仅作学习参考，勿照搬照抄，尤其ZS学校的同学。
2024/11/7 11:46:56
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包含外部有效性指标和内部有效性指标，Randindex、AdjustedRandindex、Mirkinindex、HubertindexSilhouette、Davies-Bouldin、Calinski-Harabasz、Krzanowski-Lai、Hartigan、weightedinter-tointra-clusterratio、HomogeneitySeparation
2024/11/7 2:42:06
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建模的过程一向是枯燥乏味的，今天就让我们用R语言中丰富的可视化工具，自己搭建一个网站，实现聚类算法的可视化，网站效果请参考这里https://blog.csdn.net/weixin_38641983/article/details/81032547。
2024/10/27 18:17:35
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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