BIRCH:是一种使用树分类的算法,适用的范围是样本数大,特征数小的算法,因为特征数大的话,那么树模型结构就会要复杂很多 DBSCAN:基于概率密度的聚类方法:速度相对较慢,不适用于大型的数据,输入参数有r和k k-means:是通过不断更新聚类中心所进行的一种参数变化,需要输入的参数是需要聚成几类 MEAN-SHIFT:基于核密度估计的漂移算法,使用的是高斯概况密度估计 下面做一个是一个对不同的特征进行特征增强后的准确度的效果 特征增强指的是:对每一样本特征做一个归一化,对归一化后的数据的某个

在BIRCH聚类算法原理中,我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结,本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结. 1. scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中,BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类.因此要使用BIRCH来聚类,关键是对CF Tree结构参数的处理. 在CF Tree中,几个关键的参数为内部节点的最大CF数B, 叶子节点的最大CF数L, 叶节点每个CF的最大样本半径阈值T.这三个参数定了,CF Tree的

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.

在K-Means聚类算法原理中,我们讲到了K-Means和Mini Batch K-Means的聚类原理.这里我们再来看看另外一种常见的聚类算法BIRCH.BIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况.它运行速度很快,只需要单遍扫描数据集就能进行聚类,当然需要用到一些技巧,下面我们就对BIRCH算法做一个总结. 1. BIRCH概述 BIRCH的全称是利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using H

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/6129425.html 本文是“挑子”在学习BIRCH算法过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies,利用层次结构的平衡迭代归约和聚类)是由T. Zhang等人[1]于1996年为大量聚类设计的一种层次聚类方法. 1.聚类特征(Clustering Fea

Viola-Jones 人眼检测算法+meanshift跟踪算法 这次的代码是对视频中的人眼部分进行检测加跟踪,检测用的是matlab自带的人眼检测工具箱 下面是matlab官网介绍这个算法的一些东西: http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/face-detection-and-tracking-using-camshift.html?searchHighlight=Viola-Jones http://cn.mathworks.com/hel

http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2200800.html http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/6895291 BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)天生就是为处理超大规模(至少要让你的内存容不下)的数据集而设计的,它可以在任何给定的内存下运行.关于BIRCH的更多特点先不介绍,我

    利用Meanshift filter和canny边缘检测的效果,可以实现简单的图片的卡通化效果.简单的说,就是用Meanshift filter的结果减去canny算法的结果得到卡通化的效果.   代码如下: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui//highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <ios

参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html 照着这位大神的代码运行了一下,发现meanshift的跟踪效果要好于camshift,不知道什么原因 看看这位对meanshift的整体理解,感觉思路清晰了不少:http://www.360doc.com/content/13/1025/12/12105052_324083534.shtml 这篇文章最后讲了meanshift如何应用到图像聚类上

参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html MeanShift 算法作为一种基于特征的跟踪方法,基本思想是通过反复迭代搜索特征空间中样本点最密集的区域,搜索点沿着样本点密度增加的方向“漂移”到局部密度极大点.这种通过有限次迭代准确定位目标的方法,有计算量不大的优点,在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪.

基于meanshift的手势跟踪与电脑鼠标控制(手势交互系统) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一年多前开始接触计算机视觉这个领域的时候,年幼无知,倍感吃力.当年惶恐,从而盲从.挣扎了不少时日,感觉自己好像还是处于领域的门外汉一样,在理论与实践的鸿沟中无法挣脱,心里空落落的.在这种挥之不去的烦忧中,某个时候豁然开朗,觉得要看一个系统的代码了,看看别人是怎么写的,理论又是怎么用在实践上的.然后自己就瞄准了TLD这个被炒作地很火的跟踪算法.花了

meanShift,均值漂移,在聚类.图像平滑.切割.跟踪等方面有着广泛的应用.meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的,其最初的含义正如其名:偏移的均值向量:但随着理论的发展,meanShift的含义已经发生了非常多变化.现在,我们说的meanShift算法,通常是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的结束条件. 在非常长一段时间内,meanShift算法都没有得到足够的重视,直到1995年还有一篇重要论文的发表.

Meanshift(均值漂移)是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法.Meanshift不仅能够用于图像滤波,视频跟踪,还能够用于图像切割. 通过给出一组多维数据点,其维数是(x,y,r,g,b),均值漂移能够用一个窗体扫描空间来找到数据密度最大的区域,能够理解为数据分布最集中的区域. 在这里须要注意,因为空间位置(也就是上面的x和y)的变化范围与颜色的变化范围(上面的r,g,b)有极大的不同,所以,meanshift对这两个维数要採用不同的窗体半径.在opencv自带的means

参考:这个帖子的主要代码有错误,根据回帖改了一些 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/06/2538695.html // meanshift.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // meanshift_segmentation.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include <opencv2/core/core.hpp> #includ

  通俗理解Meanshift均值漂移算法  Meanshift车手?? 漂移?? 秋名山???   不,不,他是一组算法,  今天我就带大家来了解一下机器学习中的Meanshift均值漂移. Meanshift算法他的本质是一个迭代的过程 , 我先给大家讲一下他的底层原理     1)概述 Mean-shift(均值迁移)的基本思想:在数据集中选定一个点,然后以这个点为圆心,r为半径,画一个圆(二维下是圆),求出这个点到所有点的向量的平均值,而圆心与向量均值的和为新的圆心,然后迭代此过程,直到

ref:参考自:这里(目标跟踪) Meanshift图像分割:这里 最近看到FT算法使用meanshift算法进行显著图的分割,于是就来学习他的姿势 对于集合中的每一个元素,对它执行下面的操作:把该元素移动到它邻域中所有元素的特征值的均值的位置,不断重复直到收敛. 准确的说,不是真正移动元素,而是把该元素与它的收敛位置的元素标记为同一类.对于图像来说,所有元素程矩阵排列,特征值便是像素的灰度值. 此外,从公式1中可以看到,只要是落入Sh的采样点,无论其离中心x的远近,对最终的Mh(x)计算的贡献

Meanshift,聚类算法 http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html 记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流. Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d

使用Opencv中均值漂移meanShift跟踪移动目标 Opencv均值漂移pyrMeanShiftFiltering彩色图像分割流程剖析 Opencv目标跟踪—CamShift算法 MeanShift - cv.MeanShift Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验

近期在看meanshift方面的文章,看了一篇博文对这篇文章<Robust scale-adaptive meanshift for tracking>寄予非常高的评价,所以把这篇文章简要的读了一下.以下对这篇文章的核心思想和算法实现过程进行简要整理,由于这篇文章与我眼下项目的关系不是太大,所以就不正确这篇文章进行实现了.这篇文章就作为技术储备了. 文章在前面对meanshift的原理进行了整理和推倒.由于之前对meanshift已经有了初步了解.所以在这就不正确meanshift进行介绍了.

OPENCV 中的代码改进.当然要依据自己的实际情况来,OPENCV 中行人检測有两种矩形框的融合算法.这里仅仅对meanshift 方法做改进 假设有更好的方法.希望能够跟我讲下. 对于去除重合部分.我也写了改进,看懂了能够加到自己程序中. 为什么要做局部MeanShift? 图1.全局MeanShift 如图所看到的:两幅图像距离较近且有多个矩形框.全局MeanShift融合后可能会造成这样的结果 而假设用局部融合就能避免这样的情况. /*--------------------------