机器视觉基础 | image k means | 基于 k 均值聚类算法图像分割

模式识别聚类分析中的K均值聚类方法，对给定的样本数据（7个），通过聚类分类，返回类别编号，代码有注释能直接运行主函数。

对某个参考标签进行聚类，在线匹配时可以减少计算量

K均值聚类分析的matlab程序，以轴承故障数据为例，进行聚类

kmeans算法程序及相关的数据集，直接下载运行即可。注意更改读取数据集所在的文件位置。

k均值聚类

使用k均值聚类的图像压缩 该程序使用图像中每个像素的RGB值作为特征执行k-means clustering 。 图像中成千上万种独特的颜色基本上平均为K种不同的颜色。 各种K值的输出如下所示。 将要

算法简介 ? k -means 算法也被称为 k - 平均或 k - 均值 是一种得到最广泛使用的聚类算法 它 是将各个聚类子集内的所有数据样本的 均值作为该聚类的代表点算法的主要 思想是通过迭代过程

k-means-u *算法 非本地跳转和贪婪重试可改善k-means ++聚类 该存储库包含建议的k-means-u和k-mean-u *算法的示例python代码。 快速开始 克隆存储库: git

：将核学习方法的思想应用于K-均值聚类中，提出了一种核K-均值聚类算法，算法的主要思想是：首先将原空间中待聚类的样本经过一个非线性映射，映射到一个高维的核空间中，突出各类样本之间的特征差异，然后在这个

k-means聚类算法java版//随机点的个数intmax_point_number=100;//x坐标的最大值intmax_x=10;//y坐标的最大值intmax_y=10;//聚类的个数int