学习利用sklearn的几个聚类方法： 一.几种聚类方法 1.高斯混合聚类(mixture of gaussians) 2.k均值聚类(kmeans) 3.密度聚类，均值漂移(mean shift) 4.层次聚类或连接聚类(ward最小离差平方和)二.评估方法 1.完整性：值：0-1，同一个类别所有 ...
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2017-08-15 21:10:33
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这是一个贝叶斯模型的计算机视觉小项目。希望大家通过这个简单的项目知道一般的计算机视觉项目是怎样操作的。 我先讲题目放在这里希望有兴趣的童鞋花一周的时间思考并用python实现。一周以后我来发布我的详细操作细节和代码。希望大家能够通过这个简单的项目将自己学到的机器学习以及计算机视觉的知识应用到实践其中 ...
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2017-08-15 18:59:12
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一.kmeans聚类： 基本方法流程 1.首先随机初始化k个中心点 2.将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类 3.更新中心点，计算每个类的平均中心点 4.直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数 优缺点：该方法简单，执行速度较快。但其对于离群点处理不是很好，这是可以去除离群点。kmeans ...
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2017-08-11 18:30:12
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I. 牛顿迭代法给定一个复杂的非线性函数f(x)，希望求它的最小值，我们一般可以这样做，假定它足够光滑，那么它的最小值也就是它的极小值点，满足f′(x0)=0，然后可以转化为求方程f′(x)=0的根了。非线性方程的根我们有个牛顿法，所以 然而，这种做法脱离了几何意义，不能让我们窥探到更多的秘密。我们 ...
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2017-08-02 19:05:04
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K-Means介绍 K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之中的一个。它把n个对象依据他们的属性分为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。其聚类过程能够用下图表示： 如图所看到的。数据样本用圆点表示，每一个簇的中心点用叉叉表示。(a)刚開 ...
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2017-07-22 21:08:00
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Mahout 模糊KMeans 一、算法流程 模糊 C 均值聚类(FCM),即众所周知的模糊 ISODATA,是用隶属度确定每一个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973 年,Bezdek 提出了该算法,作为早期硬 C 均值聚类(HCM)方法的一种改进。 FCM 把 n 个向量 xi(i=1 ...
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2017-07-02 19:03:13
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通过网查得出，使用json中的dumps方式可以解决问题。一般在需要输出得上一步使用，这样可以便于其他错误得产生 import json # result = json.dumps(b, encoding='UTF-8', ensure_ascii=False)# list1 = ["陈","湖北" ...
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2017-06-20 17:52:13
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from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt def loadData(filename): data=[] for line in open(filename).readlines(): linth=line.strip().split("... ...
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2017-06-13 23:54:33
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源代码地址：https://github.com/wangqifan/PictureCutting 效果 切割前 切割后 接下来介绍如何写这个程序 首选导入工具包： 然后将图片数据加载到numpy数组中 对数据进行学习 对结果进行展示 ＮＯＴＥ：ｋmeans需要制定簇，建议使用简单点的图片效果更明显 ...
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2017-06-11 20:16:47
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