k-means算法接受输入量k;
然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;
而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。
  k-means算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;
而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;
然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);
不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。
2023/11/11 15:04:35 17KB matlab
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基于内容的图像检索技术:1、基于颜色的图像检索:用的是二分K-means算法实现的2、基于纹理的图像检索:用的是灰度共生矩阵实现的3、基于形状的图像检索:用的是形状不变矩法实现的语言:python工具:VScode数据库:没用数据库,图像特征值直接放在txt文件里图像来源:Corel图像库中2000幅图像(资源里放在image.orig文件夹里)该项目可以直接使用!
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hadoopk-means算法实现java工程的打包类,可直接在terminal中运行,运行命令为:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarClusterDemo.jarmain.Cluster然后直接确定就可以看到提示的运行参数或者参考下面:+"\n" +"\t:输入文件路径\n" +"\t:输出文件路径\n" +"\t:初始中心路径\n" +"\t:临时输出文件路径\n" +"\t:循环最大次数\n" +"\t:聚类中心变化阈值\n" +"\t:聚类中心数目\n" +"\t:原始数据属性数目\n" +"\t:reduce数目");
2023/10/30 8:43:26 12KB hadoop k-means
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这是用C++实现的普通K-means算法,附带iris.dat数据集k-means源代码C++实现C++k均值
2023/9/28 10:26:49 2KB k-means 源代码
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在matlab上,使用基于标记的分水岭算法实现图像分割,并通过k-means算法,将分割图像进行分类。
2023/9/21 11:02:33 107KB matlab 分水岭 图像分割 k-means
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Hadoop课程实验和报告——K-Means算法并行实现
2023/9/1 23:47:11 210KB K-Means算法
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Kmeans算法实例,有代码和运行结果,还有截图
2023/8/15 5:07:55 2.44MB kmeans
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nl-means算法及fastnl-meansmatlab
2023/8/13 11:21:06 29KB nl-means fast nl-means
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在一个经典的k-means算法程序上的改进,能够对图像进行分层输出,最大分层数位32.程序采用的是vs2005实现,内附有实验源码及实验结果图像,包括分2、4、8、32层的结果,希望对图像分割感兴趣的朋友有所帮助。
2023/7/2 16:53:26 3.08MB k-means 图像分割 实现
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K-means算法的Matlab实现,外面搜罗Iris数据集,需要先将其转为矩阵,作为算法的参数输入。
2023/5/8 14:55:21 2KB matlab
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡