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。
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。
2024/11/16 6:47:58
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Mahout支持K-Means等聚类算法，在此zip包中已经有打好jar包的资源，不需要用户再打jar包，可以直接使用。
2024/10/23 0:55:19
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该资源主要参考我的博客：[python]Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937包括输入文档txt，共1000行数据，每行都是分词完的文本。
本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；
2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；
3.使用PAC进行降维处理，每行文本表示成两维数据；
4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。
免费资源，希望对你有所帮助~ByEastmount
本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；
2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；
3.使用PAC进行降维处理，每行文本表示成两维数据；
4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。
免费资源，希望对你有所帮助~ByEastmount
2024/10/5 19:41:34
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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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