Kmeans演算法實現

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include 
using
namespace cv;
using
namespace
std;
// static void help()
// int main( int
/*argc*/, char** /*argv*/ )
; mat img(500, 500, cv_8uc3);
rng rng(12345); //隨機數產生器
for(;;)
randshuffle(points, 1, &rng); //因為要聚類，所以先隨機打亂points裡面的點，注意points和pointchunk是共用資料的。
kmeans(points, clustercount, labels,
termcriteria( cv_termcrit_eps+cv_termcrit_iter, 10, 1.0),
3, kmeans_pp_centers, centers); //聚類3次，取結果最好的那次，聚類的初始化採用pp特定的隨機演算法。
img = scalar::all(0);
for( i = 0; i < samplecount; i++ )
imshow("clusters", img);
char key = (char)waitkey(); //無限等待
if( key == 27 || key == 'q' || key == 'q' ) // 'esc'
break;
}return
0;}

K means演算法實現

import math import numpy class point data reader file name str def init self,file name point data reader.file name file name defget data list self,num...

K means演算法實現

首先隨機生成k個聚類中心點 根據聚類中心點，將資料分為k類。分類的原則是資料離哪個中心點近就將它分為哪一類別。再根據分好的類別的資料，重新計算聚類的類別中心點。不斷的重複2和3步，直到中心點不再變化。from numpy import import csv import matplotlib.pyp...

matlab實現kmeans演算法

kmeans是一種聚類演算法 無監督學習 演算法分為兩步 1.隨機選取k個聚類中心。2.計算每個樣本點離哪個聚類中心最近 距離計算 就將該樣本分為這個類。3.重新計算這k個類的聚類中心。一種簡單的計算方法為 計算每個類的平均值即為新的聚類中心。重複執行步驟2，直到聚類中心的變化小於給定閾值，或者達到...