opencv实现canopy算法

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opencv实现canopy算法

#include "stdafx.h" using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat img=imread("d:/pic/lena.jpg"); imshow("src",img); CV_Assert(!img.empty()); vector<Mat> planes; split(img,planes); int total=img.total(); Mat…

Canopy算法聚类

Canopy一般用在Kmeans之前的粗聚类.考虑到Kmeans在使用上必须要确定K的大小,而往往数据集预先不能确定K的值大小的,这样如果 K取的不合理会带来K均值的误差很大(也就是说K均值对噪声的抗干扰能力较差).总之基于以下三种原因,选择利用Canopy聚类做为Kmeans的前奏比较科学.也是Canopy的优点. 一.canopy算法的优缺点 Canopy的优点: 1.Kmeans对噪声抗干扰较弱,通过Canopy对比较小的NumPoint的Cluster直接去掉有利于抗干扰. 2.Ca…

mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理

本文讲一下mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理. 一. Kmeans是一个很经典的聚类算法,我想大家都非常熟悉.虽然算法较为简单,在实际应用中却可以有不错的效果:其算法原理也决定了其比较容易实现并行化. 学习mahout就先从简单的kmeans算法开始学起,就当抛砖引玉了. 1. 首先来简单的回顾一下KMeans算法: (1) 根据事先给定的k值建立初始划分,得到k个Cluster,比如,可以随机选择k个点作为k个Cluster的重心,又或者用其他算法得到的Cluster…

OpenCV实现KNN算法

原文 OpenCV实现KNN算法 K Nearest Neighbors 这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值.这种方法有时候被称作"基于样本的学习",即为了预测,我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量. class CvKNearest : public CvStatModel //继承自ML库中的统计模型基类 { public: CvKNearest();//无参构造函数 virtual ~…

Mahout 系列之--canopy 算法

Canopy 算法,流程简单,容易实现,一下是算法 (1)设样本集合为S,确定两个阈值t1和t2,且t1>t2. (2)任取一个样本点p属于S,作为一个Canopy,记为C,从S中移除p. (3)计算S中所有点到p的距离dist (4)若dist<t1,则将相应点归到C,作为弱关联. (5)若dist<t2,则将相应点移出S,作为强关联. (6)重复(2)~(5),直至S为空. 上面的过程可以看出,dist<t2的点属于有且仅有一个簇,t2<dist<t1 的点可能属于…

mahout之canopy算法简单理解

canopy是聚类算法的一种实现它是一种快速,简单,但是不太准确的聚类算法 canopy通过两个人为确定的阈值t1,t2来对数据进行计算,可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别,所以它是不太准确的但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定(因为人为无法准确的确定k值到底要多少才合适,而有kmeans算法本身随机产生的话结果可能不是很精确.有关kmeans算法的解释请看点击打开链…

java 在centos6.5+eclipse环境下调用opencv实现sift算法

java 在centos6.5+eclipse环境下调用opencv实现sift算法,代码如下: import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfKeyPoint; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.features2d.*; public class ExtractSIFT{ public static…