本文介绍了实现视频分割和场景聚类的算法。首先用 X2直方图匹配法检测镜头切换,梯度法检测镜头淡入淡出;然后对镜头内非相邻帧间距离经过阈值判断提取关键帧;进一步基于镜头的关键帧集计算镜头间的相似度,对相似度大于阈值的镜头进行聚类;最后给出了典型实验结果,表明上述算法对视频分割和镜头聚类有较好的性能。

主要为大家详细介绍了python实现SOM算法，聚类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

matlab不运行一段代码均值 该项目使用K-Means聚类算法来压缩图像。 要运行该项目，请在Octave或Matlab中运行文件ex7.m。 该代码用Matlab编写，但也可以在Octave中运行。 可以在文件ex7.m中更改该图像，并且可以使用新图像来测试算法的工作情况 建议：不要使用大文件（> 35kB）进行群集，因为这将花费很长时间。

k-means聚类算法 k-means是发现给定数据集的k个簇的算法，也就是将数据集聚合为k类的算法。 算法过程如下： 1）从N个文档随机选取K个文档作为质心 2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类，我们一般取欧几里得距离 3）重新计算已经得到的各个类的质心 4）迭代步骤（2）、（3）直至新的质心与原质心相等或迭代次数大于指定阈值，算法结束 算法实现 随机初始化k个质心，用dict保存质心的值以及被聚类到该簇中的所有data。 def initCent(dataSet , k): N = shape(dataSet)[1] cents = {} ran

随机游走 示例 任一个顶点到其相邻的顶点的概率均等——无权图 模拟随机运动，对图的度时敏感的 （或者根据权值分配游走概率——有权图）

可视化分类结果，只弄了2维的可视化 需要在同文件中自己新建一个生产的数据文本 看看你就懂了，完全按照k均值聚类的思想写的

数据挖掘-K-Means聚类-算法原理.pdf

机器视觉基础 | image-k-means | 基于 k-均值聚类算法图像分割

模糊聚类算法的matlab 代码，可用来分类

matlab中拟合中心线的代码猫 CATS聚类算法源代码和操作指南 Jacob Ezerski /休斯敦大学张氏集团 简介：组合平均瞬态结构（CATS）是一种聚类算法，设计用于具有高度动态行为的蛋白质。 可以在原始出版物中找到有关算法和案例研究结果的详细说明：聚类过程需要几个步骤，以将原始轨迹数据减少到聚类中。 与其他聚类算法一样，必须使用聚类坐标（RMSD，Rg，Etc ..）。 通过使用显示高斯分布的坐标，CATS与许多标准算法不同。 任何包含高斯样分布的坐标集都可以用于CATS中的聚类，但是此处包含的代码和本手册的其余部分是使用蛋白质二面角Phi和Psi角度制定的。 程序： 将MD轨迹还原为二面坐标：第一步是从原始轨迹生成二面坐标数据文件。 这可以通过几种不同的方法完成，但是输出格式必须在目标蛋白中每个残基的列中包含phi和psi二面角坐标。 坐标文件的每一行都必须与轨迹中的一帧相对应。 例如：如果您希望使用1000帧的轨迹分析20个残基的蛋白质，则数据文件将包含1000行40列（以空格分隔）。 我们包含了一个TCL脚本，用于使用名为“ getdihedrals.tcl”的VMD