K-means算法在图像分割上的简单应用
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例1：
图片：一只遥望大海的小狗；
此图为100 x 100像素的JPG图片，每个像素可以表示为三维向量（分别对应JPEG图像中的红色、绿色和蓝色通道） ；
将图片分割为合适的背景区域（三个）和前景区域（小狗）；
使用K-means算法对图像进行分割。
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2021-06-10 13:27:36
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主要为大家详细介绍了Python实点云分割k-means，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-06-09 15:52:35
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与分类不同，聚类分析是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同，聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组，划分的原则是组内样本最小化而组间（外部）距离最大化，如图9 1所示。
2021-06-05 21:22:58
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：对经典k 均值算法进行分析，证明如何在减少节点间通信代价的情况下，从局部聚类信息生成完备的全局聚类信息，使聚类质量
等价于相应串行算法，并具有较高的执行效率，在此基础上给出可信的基于消息传递接口的并行k 均值算法。实验结果表明，该算法是高
效的和可行的。
2021-06-02 22:40:41
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学弟们加油！这是学长之前花了好久的时间写的，第1、3个实验效果还可以，第2个实验可能有点缺陷，因为写1、3实验前我每个版本都写思路了，但第2了没写，所以有点逻辑混乱，此外，我第一个实验用遗传算法解决01背包问题选择算法用的截断选择不太好，所以精英池没有设置很大，你们改进一下吧，好像第一个实验最佳的结果是2500左右，我的只有2200左右，不过还行吧，毕竟是新手之前还不会python做到这样很不错了
2021-06-02 15:42:13
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主要介绍了python基于K-means聚类算法的图像分割，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-05-31 21:24:25
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