内容： 1.数据集: (1）人工生成数据集AriGen:自己生成含有3个类别的二维数据集，且类别间线性分开，分别具有100·200与300个样本; (2 Iris 数据集· ...

​个人主页：Sarapines Programmer 系列专栏：《模式之谜 | 数据奇迹解码》⏰诗赋清音：云生高巅梦远游， 星光点缀碧海愁。 山川深邃情难晤， 剑气凌云志自修。 目录 1 初识模式识别 2 K-均值聚...

目录 概论 算法原理 1、均值滤波 2、中值滤波 3、高斯滤波 4、双边滤波 5、引导滤波 手写代码 Opencv代码实现 最后的总结 参考文章 概论 本来打算是分开推导的，但我觉得还是整个合集吧，避免...

Python实现：高斯滤波 均值滤波 中值滤波 Canny(边缘检测）PCA主成分分析 直方图规定化 Mean_Shift（文末附上整合这些函数的可视化界面并且已做打包处理）1.高斯滤波（以下函数所有的图片路径为方便前来co...

目录一、算法理论知识（1）K 均值聚类算法（2）算法原理（3）K-Means 算法步骤...

本篇博客主要是根据 1、聚类的基本知识点_哔哩哔哩_bilibili系列视频进行的学习记录 一、SPSS聚类分析的基本知识点 1、什么是聚类分析? 聚类分析(Cluster analysis 又叫做群集分析,通...

之前的博客中用shift ram做的均值滤波，那篇文章里讲了原理，在这里不进行重复。考虑到shift ram的深度有限，在处理高分辨率图片时可能会收到限制，所以这次采用FIFO来进行均值滤波。FIFO可以看成...

引言均值回归交易策略是一种经典的交易策略，可以追溯到很早的交易历史。其基本原理是当价格偏离其长期平均水平时，价格趋向于回归到其平均水平，这是由于市场的反复波动和回归特性所导致的。因此，该策略认为价格的偏离程度越大，回归的力度...

因为这种作业一般是手写，所以考虑的是简单的距离，所以可以通过平均值来简单计算。假设给定如下，要使用K-均值聚类方法进行聚类：并假设k ＝2。a = [3,5,6,9,4,11,15,21,20]#修改数组print("抽取a...

什么是聚类？在机器学习领域，主要有两大类学习任务：有监督学习和无监督学习（也有一些分法认为还有半监督学习，即是有监督和无监督的结合）。有监督学习：训练集有明确答案，监督学习就是寻找问题（又称输入、特征、自变量）与答案（又称输...

文章目录 I、项目任务要求II、原理描述KMeansKMeans++二分K均值评价指标-轮廓系数 III、数据集描述IV、具体实现过程V、结果分析VI、完整代码VII、深度学习与图片分割（补充）CNN1. 卷积层（Co...

文章目录 一、机器学习算法简介1.1 机器学习算法包含的两个步骤1.2 机器学习算法的分类 二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语 一、机器学习算法简介 机器...

本案例的目的是理解如何用Metal实现图像阀值素描滤镜，用于图像阀值素描，形成有噪点的素描；HarbethDemo地址实操代码// 用于图像阀值素描，形成有噪点的素描// 方案1:// 方案2:// 方案3:实现原理过滤器这...

大家都是做技术的，应该都很聪明。假如家族的智商极限，【min， max】 一言以蔽之，个人的智商是【min， max】中间的一个值。同理人类的智商也有个极限值，都在这个范围内浮动。例如，【1， 200】，那么，在这个家族的...

1.k均值聚类简介k均值聚类是一种无监督学习方法，当数据量小，数据维度低时，具有简单、快速、方便的优点，但是当数据量较大时，其速度较慢，也容易陷入局部最优。2. 步骤和以前一样，kMeans聚类的原理在网上有很多讲解，所以这...

欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。目录1 概述1.1 RBF神经网络模型1.2 K-均值聚类算法2 运行结果...

K-均值聚类（K-means clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇，使得簇内的样本点相似度最高，而簇间的样本点相似度最低。算法步骤如下：随机选择K个...

K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点分成不同的簇（clusters），以便数据点在同一簇内更相似，而不同簇之间差异较大。K均值聚类的目标是通过最小化数据点与所属簇中心之间的距离来形成簇。当我们要预测的是一个...

均值假设检验定义2类错误第1类错误（弃真）：当原假设H0为真，观察值却落入拒绝域，因而拒 绝H0这类错误是“以真为假” 犯第一类错误的概率=显著性水平α第2类错误（取伪）：当原假设H0不真，而观察值却落入接受域，因而 接受H...

图像平滑的主要目的是减小图像噪声经常使用的有高斯滤波，均值滤波，中值滤波；均值滤波：就是将一个窗口区域中的像素计算平均值，然后将窗口中计算得到的均值设置为锚点上的像素值。对高斯噪声有较好的处理效果，但是模糊效果比较明显，会丢...

聚类模型K均值介绍#7.1.1 引入依赖#从sklearn直接生成聚类数据#7.1.2 数据加载#7.1.3 算法实现#引入scipy中的距离函数，默认欧式距离#初始化，参数 n_clusters(K 、迭代次数max_it...

Python 中的 numpy 包 和 pandas 包都能够计算均值、方差等，本文总结一下它们的用法。 #1. Numpy 计算均值、方差、标准差 一般的均值可以用 numpy 中的 mean 方法求得： numpy 中的...

K-means均值聚类分析一定要有一个好点的实例，否则很难理解，经过多方查阅资料，终于找到了形象化通俗化的解释，其实质就是均值更新迭代的过程。 k均值聚类（K-Means Clustering）算法由J.MacQueen(1...

均值滤波：均值滤波是一种简单而有效的滤波技术，用于去除图像中的噪声。它基于一个小的滑动窗口，将窗口中像素的平均值分配给窗口中心的像素。这个操作在整个图像上以滑动窗口的方式进行。均值滤波对于轻度高斯噪声去除效果良好，但在去除噪...

基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割原理 图像分割概述 图像分割就是把图像细分为构成它的对象或子区域，这些区域是互不相交的，每个区域都满足特定区域的一致性。分割的程度主要取决于人们想要解决的问题，当感兴趣的区域或对象已经被...

本文主要为代码展示，未对所用算法进行较为详细的文字介绍，请读者见谅。如有建议，欢迎私信。 1、给图像添加噪声 MATLAB调用格式为： J=imnoise(I,type 或者J=imnoise(I,type,parame...

K均值聚类分析流程 一、案例背景 在某体育赛事中，意大利、韩国、罗马尼亚、法国、中国、美国、俄罗斯七个国家的裁判对300名运动员进行评分，现在想要通过评分上的差异将300名选手进行分类，计划将选手分为高水平、中水平、低水平三...

目录 一、报告摘要1.1 实验要求1.2 实验思路1.3 实验结论 二、实验内容2.1 方法介绍2.2 实验细节2.2.1 实验环境2.2.2 实验过程2.2.3 实验与理论内容的不同点 2.3 实验数据介绍...