改进kmeans算法matlab代码
通过K均值聚类对矢量进行量化：
整个代码库，图像和说明可在此存储库中找到。
加载图像：
1.1在本项目中，我们使用了NCSU工程大楼校园的图像，如下所示：
该图像已加载以下MATLAB代码（未读取）：
％1。加载图像（EB的视图）：I
=
imread（'ncsu.jpg'）;
图（1），imshow（I）;
title（'原始输入RGB图像'）;
1.2然后，使用下面的MATLAB代码（rgb2gray）将输入的RGB图像转换为灰度图像：
从RGB转换为灰度图像：rgbI
=
rgb2gray（I）;
Figure（2），imshow（rgbI）;
title（'灰色图像'）;
1.3现在，为了简化数学，我们将图像调整为适当的尺寸，其中我们选择min
{M，N}为2的幂，并且max
{M，N}为2的幂的倍数。
在我们的例子中，我们取M
=
512和N
=
2X512。
我们正在使用以下MATLAB代码调整rgb图像的大小：
％处理图像以获取正确的尺寸％获取灰色图像的尺寸：[M，N]
=
size（rgbI）;
％将图像重塑为尺寸M
=
512，N
2021-09-26 00:54:43
4.35MB
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Cuda K-Means 图像聚类算法由 Andrea Toscano, Università degli Studi di Milano (Informatica) 在 NVidia Cuda 中实现。
这个小项目展示了如何实现应用于图像的 K-Means 聚类算法以减少其颜色。 一些预处理是使用 python 脚本计算的，以便以更好的方式表示图像并轻松找到适合算法的初始质心。
在 Cuda K-Means 例程中涉及全局内存和常量内存。 未来的工作还将包括包含整个图片的纹理内存，从而提高算法的性能。
2021-09-22 19:26:41
3.6MB
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软K均值
Soft K-Means算法的实现
要求
Python3.
Numpy
matplotlib
可视化结果
可视化3个集群的结果
2021-09-15 16:19:02
182KB
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主要介绍了Python实现的KMeans聚类算法,结合实例形式较为详细的分析了KMeans聚类算法概念、原理、定义及使用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
2021-09-12 20:38:01
210KB
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人脸图像聚类
题目
对给定人脸图像数据集，可视化并输出聚类性能。
２.代码（该代码由某位大佬完成，我仅仅搬运，帮助更多的人）
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as imgplt
import numpy as np
from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score,adjusted_rand_score
import os
import pandas as pd
from sklea
2021-09-12 18:38:34
117KB
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