kmeans聚类图代码

长骅瑞2222一段代码,求教.k - means算法的分割 -
殷质晏19448591132 ______ A=imread('1.jpg'); figure; imshow(A); title('Hawk'); cform=makecform('srgb2lab'); lab_A=applycform(A,cform); 这里为什么要转去lab空间,其他的转换不好用吗?对于颜色分割的吧 lab空间相互分量联系性比较小 利于分割 ab = double(lab_A(:,:,2:3)...

长骅瑞2222急求:k - Means聚类算法实现
殷质晏19448591132 ______ K-MEANS算法: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...

长骅瑞2222matlab如何求kmean聚类中心点的坐标和各个中心包含的样本点数,要用到那些命令? -
殷质晏19448591132 ______ [idx,c]=kmeans(X,k) 其中k是聚类中心个数 X是你存储需要处理的坐标的矩阵 c是一个存储了聚类中心点坐标的矩阵 MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言...

长骅瑞2222怎样用matlab实现多维k - means聚类算法 -
殷质晏19448591132 ______ function [ labels ] = kmeans_clustering( data, k ) [num,~]=size(data); ind = randperm(num); ind = ind(1:k); centers = data(ind,:); d=inf; labels = nan(num,1); while d>0 labels0 = labels; dist = pdist2(data, centers); [~,labels] = min(dist,[],2); d= sum(...

长骅瑞2222基于k - means的图像分割MATLAB程序 -
殷质晏19448591132 ______ 基于kmeans图像分割 ..................\程序 ..................\....\childfrm.cpp ..................\....\childfrm.h ..................\....\debug ..................\....\dib.cpp ..................\....\dib.h ..................\....\mainfrm.cpp ..................\....\mainfrm.h ..................\....\readme.txt ..................\.......

长骅瑞2222matlab 聚类分析kmeans和cluster的区别 -
殷质晏19448591132 ______ kmeans是K均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的,他是在你给定所分的类数后,保证这K类之间获得最大的划分.而层次聚类是由下到上的,它把每一个个元素视为一类,然后距离最短的两类合为一类,逐渐合并合所有元素并成一个大类. K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分效果,但是可能不符合数据自身分类特征,层次聚类的树状图能看到数据分类过程和分类距离,但是未必满足你所需要的K

长骅瑞2222kmeans对图像聚类后怎样分类显示图像 -
殷质晏19448591132 ______ kmeans得到的index索引是一个列向量, 假设聚类成3类,则index中只有1,2,3这几个数的排列, 这些1,2,3共有几个呢?假设原来图片的像素有m*n个,则1,2,3的总个数就有m*n个 以index==1为例I=reshape(index==1,m,n),再 imshow(I)显示的就...

长骅瑞2222怎么对k - means聚类结果进行分析 -
殷质晏19448591132 ______ K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立...

长骅瑞2222如何使用K - MEANS聚类算法解决分类问题 -
殷质晏19448591132 ______ K-means 算法属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法,它是一种已知聚类类别数的聚类算法.指定类别数为K,对样本集合进行聚类,聚类的结果由K 个聚类中心来表达,基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则),算法采用迭代更新的方法,每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行,最终的聚类结果使目标函数值取得极小值,达到较优的聚类效果.使用平均误差准则函数E作为聚类结果好坏的衡量标准之一,保证了算法运行结果的可靠性和有效性.

长骅瑞2222如何利用spark实现kmeans聚类算法 -
殷质晏19448591132 ______ 用spark做kmeans算法的例子,里边导入的数据总是有sample_linear_regression_data.txt sample_svm_data.