# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Sep 21 15:37:26 2018 @author: zhen """ from PIL import Image import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def restore_image…

考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景. (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么?  里面对机器学习阶段的划分很不错,就目前而言我们只要做到前两阶段即可) 因为前两篇博客已经介绍了两种算法,所以这里的算法编号从3开始. 3.Mean-shift 1)概述 Mean-shift…

  随着深度学习算法的兴起和普及,人工智能领域取得了令人瞩目的进步,特别是在计算机视觉领域.21世纪的第二个十年迅速采用卷积神经网络,发明了最先进的算法,大量训练数据的可用性以及高性能和高性价比计算的发明.计算机视觉中的一个关键概念是图像分类; 这是软件系统正确标记图像中主导对象的能力. ImageAI是一个Python库,旨在帮助开发人员构建具有自包含计算机视觉功能的应用程序和系统. 1. 安装Python 3.5.1或更高版本和pip (如果您已经安装了Python 3.5.1或更高版本,请…

这是一个最简单的图像识别,将图片加载后直接利用Python的一个识别引擎进行识别 将图片中的数字通过 pytesseract.image_to_string(image)识别后将结果存入到本地的txt文件中 1 #-*-encoding:utf-8-*- 2 import pytesseract 3 from PIL import Image 4 5 class GetImageDate(object): 6 def m(self): 7 image = Image.open(u"a.png&q…

K-means聚类算法 测试: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 31 10:59:20 2017 @author: Administrator """ ''' 现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主 要变量数据,这八个变量分别是:食品. 衣着. 家庭设备用品及服务. 医疗 保健. 交通和通讯. 娱乐教育文化服务. 居住以及杂项商品和服务. 利用已 有数据…

1.pip3 install pyocr 2.pip3 install pillow or easy_install Pillow 3.安装tesseract-ocr:http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,安装在C:\Program Files\下 4.要求python默认安装在C盘 代码: # !/usr/bin/python3.4 # -*- codi…

1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 2. 算法大致流程为: 1)随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集) 2)分别计算每个数据点到k个种子点的距离,离哪个种子点最近,就属于哪类 3)重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值) 4)重复2.3步,直到种子…

1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法,是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法.AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar),然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵),再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心. 2.相关概念(假如有数据点i和数据点j)        (图1)              …

1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法,是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法.AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar),然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵),再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心. 2.相关概念(假如有数据点i和数据点j)        (图1)              …

1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法,是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法.AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar),然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵),再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心. 2.相关概念(假如有数据点i和数据点j)        (图1)              …