原文链接：http://tecdat.cn/?p=7237 在本文中，我们将探讨应用聚类算法（例如k均值和期望最大化）来确定集群的最佳数量时所遇到的问题之一。从数据集本身来看，确定集群数量的最佳值的问题通常不是很清楚。在本文中，我们将介绍几种技术，可用于帮助确定给定数据集的最佳k值。 我们将在当前的 ...
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2019-09-27 12:31:00
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基本原理 Kmeans是无监督学习的代表，没有所谓的Y。主要目的是分类，分类的依据就是样本之间的距离。比如要分为K类。步骤是： 1. 随机选取K个点。 2. 计算每个点到K个质心的距离，分成K个簇。 3. 计算K个簇样本的平均值作新的质心 4. 循环2、3 5. 位置不变，距离完成 距离 Kmean ...
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2019-06-07 19:23:46
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基于SVM的字母验证码识别 摘要 本文研究的问题是包含数字和字母的字符验证码的识别。我们采用的是传统的字符分割识别方法，首先将图像中的字符分割出来，然后再对单字符进行识别。首先通过图像的初步去噪、滤波、形态学操作等一系列预处理过程，我们能够将图像中的噪点去除掉。为了将字符分割开来，我们利用Kmean ...
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2018-07-11 01:05:47
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今天学习的时候跑一个KMean算法，使用Anaconda下的spyder编辑器，直接运行就一直卡住在哪里，如果直接写在IPython console面板里，结果很快就能出来。 另存为.py文件直接在cmd里面执行才发现问题所在，importError 报错。 百度了下问题，很快找到答案，参考http ...
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2018-04-10 15:09:59
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一、Kmeans算法流程： 1.选取K个类中心（首次随机选取） 2.计算每个点到K个类中心的距离 3.把数据点分配给距离最近的一个类中心 4.计算新的类中心（对该类中的所有点取均值） 5.重复234，直至满足终止条件后终止迭代 不再有重新分配 最大迭代数 所有类中心移动小于某一阈值 二、Kmean算 ...
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2018-01-30 22:52:33
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最近在学习论文的时候发现了在science上发表的关于新型的基于密度的聚类算法 Kmean算法有很多不足的地方，比如k值的确定，初始结点选择，而且还不能检测费球面类别的数据分布，对于第二个问题，提出了Kmean++，而其他不足还没有解决，dbscan虽然可以对任意形状分布的进行聚类，但是必须指定一个 ...
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2017-06-08 22:30:36
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kmean均值算法是一种最常见的聚类算法。算法实现简单，效果也比较好。kmean算法把n个对象划分成指定的k个簇，每个簇中所有对象的均值的平均值为该簇的聚点（中心）。 k均值算法有如下五个步骤： ...
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2017-04-23 23:09:45
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刚才利用hadoop和mahout运行kmean是算法，一开始利用了10个节点，一个master，9个slave，运行了7分钟，我为了看速度的变化，就改用伪分布的形式，但是一开始运行就报错了： 意思就是针对文件块block，没有可用的节点，我一开始以为是节点没=没有启动，但是后来看了一下webUI， ...
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2017-04-08 12:09:21
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这次是一个关于Kmean的类聚算法， 简单来说就是到中心点的距离的加权和 看起来很厉害 写出来一点不厉害 一、随机取点 二、kmean部分 调用cv2库里的kmean 对A、B两类进行标记 三、类聚结果 画图画图画图 最后 代码汇总 ...
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2016-06-02 18:23:28
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从前也练习使用过OpenCV的Kmean算法，但是那版本低，而且也是基于C的开发。这两天由于造论文的需要把它重新翻出来在研究一下C++，发现有了些改进 kmeans C++: doublekmeans(InputArraydata, int K, InputOutputArray bestLabel ...
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2016-04-17 20:37:45
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