K均值(K-Means)算法是一种无监督的聚类学习算法,他尝试找到样本数据的自然类别,分类是K由用户自己定义,K均值在不需要任何其他先验知识的情况下,依据算法的迭代规则,把样本划分为K类.K均值是最常用的聚类技术之一,通过不断迭代和移动质心来完成分类,与均值漂移算法的原理很相似. K均值算法的实现过程: 1. 对于一组未知分类的数据集合,指定其分类数K: 2. 随机分配K个类别的中心点位置,分配的原则是各个类别的中心点距离彼此越远越好. 3.将数据集中的每一个点进行类别划分,划分的距离N个初始的

在做图片文字分割的时候,常用的方法有两种.一种是投影法,适用于排版工整,字间距行间距比较宽裕的图像:还有一种是用OpenCV的轮廓检测,适用于文字不规则排列的图像. 1. 思路 一开始想偷个懒,直接用OpenCV的模型,结果发现效果不佳.文字出现了过度分割的问题,部分文字甚至没有被识别: 于是只好使用传统方法,投影法.对文字图片作横向和纵向投影,即通过统计出每一行像素个数,和每一列像素个数,来分割文字.代码参考https://www.cnblogs.com/zxy-joy/p/10687152.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import cluster from sklearn.metrics import adjusted_rand_score from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def create_data(centers,num=100,std=0.7): X, labels_true = make_b

关注我们的公众号哦!获取更多精彩哦! 1.问题导入 假如有这样一种情况,在一天你想去某个城市旅游,这个城市里你想去的有70个地方,现在你只有每一个地方的地址,这个地址列表很长,有70个位置.事先肯定要做好攻略,你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组,这样就可以安排交通工具抵达这些组的"某个地址",然后步行到每个组内的地址.那么,如何确定这些组,如何确定这些组的"某个地址"?答案就是聚类.而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题. 2. k均值

Python实现kMeans(k均值聚类) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 随机初始化聚类中心 cond=>condition: 是否聚类是否变化 op3=>operation: 寻找最近的点加入聚类 op4=>operation: 更新聚类中心 op5=>o

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17590137 机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来

实现步骤: 1.通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像: 2.通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符: 先简单介绍一下投影法:分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界,从而实现分割的目的. 下面通过Python+opencv来实现该功能 首先来实现水平投影: import cv2 impor

python3 学习使用api 使用了网上的数据集,我把他下载到了本地 可以到我的git中下载数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics ''' k均值算法: 1 随机选择k个样本作为k个类别的中心 2 从k个样本出发,选取最近的样

[如何正确使用「K均值聚类」? 1.k均值聚类模型 给定样本,每个样本都是m为特征向量,模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中,每个样本到其所属类的中心的距离最小,每个样本只能属于一个类.用C表示划分,他是一个多对一的函数,k均值聚类就是一个从样本到类的函数. 2.k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数. 首先,计算样本之间的距离,这里选欧氏距离平方. 然后定义样本与其所属类的中心之间的距离的总和为损失函数 其中为第l个类的均值或中心 ,是指示函数,取值1或

顾名思义,k均值聚类是一种对数据进行聚类的技术,即将数据分割成指定数量的几个类,揭示数据的内在性质及规律. 我们知道,在机器学习中,有三种不同的学习模式:监督学习.无监督学习和强化学习: 监督学习,也称为有导师学习,网络输入包括数据和相应的输出标签信息.例如,在 MNIST 数据集中,手写数字的每个图像都有一个标签,代表图片中的数字值. 强化学习,也称为评价学习,不给网络提供期望的输出,但空间会提供给出一个奖惩的反馈,当输出正确时,给网络奖励,当输出错误时就惩罚网络. 无监督学习,也称为无导师学

关于K聚类,我曾经在一篇博客中提到过,这里简单的做个回顾. KMeans的步骤以及其他的聚类算法 K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算 其他聚类算法:二分K-均值 讲解一下步骤,其实就是说明一下伪代码 随机选择k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 OpenCV中使用cv2.kmeans()对数据进行分

基于划分方法聚类算法R包: K-均值聚类(K-means)                   stats::kmeans().fpc::kmeansruns() K-中心点聚类(K-Medoids)               cluster::pam() .fpc::pamk() 层次聚类                                stats::hclust().BIRCH.CURE 密度聚类                                fpc::DBS

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产

希望这篇文章能彻底帮你解决python opencv安装和使用中的常见问题. 懒人请直奔这一节, 一条命令安装 opencv 使用python-opencv常用的问题 在linux中使用python版的opencv相信大家都会遇到各种问题, 常见的问题比如: imshow 无法使用, 会出现如下警告. 这是因为python-opencv没有编译gtk, 网上的解决方法可能会推荐你重新编译什么的, 太过麻烦, 也不一定能解决. cv2.error: OpenCV(4.1.0) /io/opencv

转自:直觉模糊C均值聚类与图像阈值分割 - liyuefeilong的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/43816495 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 主函数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function main ima = i

原文链接:https://blog.csdn.net/zhaoyun_zzz/article/details/84341801 Python+opencv+pyaudio实现带声音屏幕录制原创luke-skyworker 发布于2018-11-28 23:05:23 阅读数 3463 收藏展开文章目录声音录制视频录制(无声音)录制的音频与视频合成为带声音的视频 基于个人的爱好和现实的需求,决定用Python做一个屏幕录制的脚本.因为要看一些加密的视频,每次都要登录,特别麻烦,遂决定用自己写的脚本

概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网

k均值聚类(K-means) 4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础--距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法--k均值和k中心点聚类,最

据我们所知,有‘已知的已知’,有些事,我们知道我们知道:我们也知道,有 ‘已知的未知’,也就是说,有些事,我们现在知道我们不知道.但是,同样存在‘不知的不知’——有些事,我们不知道我们不知道. 上一章中分类和回归都属于监督学习.当目标值是未知时,需要使用非监督学习,非监督学习不会学习如何预测目标值.但是,它可以学习数据的结构并找出相似输入的群组,或者学习哪些输入类型可能出现,哪些类型不可能出现. 5.1 异常检测 异常检测常用于检测欺诈.网络攻击.服务器及传感设备故障.在这些应用中,我们要能够找