无监督异常检测库 可用算法: 神经网络 神经网络 LOF(以scikit-learn软件包提供) COF INFLO 环形 LOCI 阿罗西 克洛夫 微博 数码相机 CMGOS HBOS 前列腺癌 CMGOS 一类SVM(可在scikit-learn软件包中获得) @作者Iskandar Sitdikov
2024-09-04 10:09:36 6KB python clustering kmeans unsupervised-learning
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**颜色分割技术** 颜色分割是图像处理中的一个重要环节,它旨在将图像划分为多个具有不同颜色特征的区域。在这个项目中,我们利用了K-means聚类算法来实现这一目标,该算法是一种无监督学习方法,能够根据像素点的颜色属性将其分组。 **Qt框架** Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,广泛用于创建桌面、移动和嵌入式应用程序。在这个项目中,Qt被用作用户界面(UI)的构建工具,允许用户加载图像并展示分割结果。Qt库提供了丰富的图形用户界面组件,使得开发者可以轻松创建美观且功能丰富的应用。 **OpenCV库** OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的计算机视觉和机器学习库,包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在这个项目中,OpenCV用于处理图像数据,执行颜色空间转换、像素操作等,为K-means算法提供基础支持。 **K-means算法** K-means算法是一种常见的聚类方法,其基本思想是通过迭代找到最佳的聚类中心,将数据点分配到最近的聚类中心所属的类别。在颜色分割中,每个像素点被视为一个数据点,它的颜色(RGB或HSV等颜色空间的值)作为特征。K-means算法可以自动将像素分成几个颜色相似的簇,从而实现颜色区域的划分。 **C++编程** 本项目使用C++语言编写,这是计算机科学中广泛使用的面向对象编程语言,特别适合系统软件和高性能应用的开发。C++的效率和灵活性使得处理大量图像数据时性能优秀。 **项目结构与文件** "ColorSegmentation-master"这个压缩包可能包含以下内容: 1. **源代码文件**:可能包括主程序文件(如`main.cpp`),用于调用Qt和OpenCV函数实现图像加载、颜色分割和显示结果。 2. **头文件**:定义了相关类和函数的接口,方便代码组织和复用。 3. **资源文件**:可能包含Qt UI设计的`.ui`文件,以及项目所需的其他资源如图标、配置文件等。 4. **构建脚本**:如`Makefile`或Qt的`.pro`文件,用于编译和链接项目。 5. **示例图像**:可能包含用于测试和演示的图像文件。 **项目实现流程** 1. **图像加载**:用户通过Qt界面选择图像,代码读取图像数据。 2. **颜色空间转换**:通常会将RGB图像转换为HSV空间,因为HSV更能反映人类对颜色的感知。 3. **预处理**:可能包括降噪、归一化等步骤,以优化K-means的效果。 4. **K-means聚类**:设置K值(颜色簇的数量),初始化聚类中心,然后进行迭代直到满足停止条件。 5. **像素分配**:根据像素点到聚类中心的距离,将像素分配到相应的簇。 6. **生成分割图**:根据聚类结果,创建新的图像,其中每个像素点的颜色代表其所属的簇。 7. **显示结果**:在Qt界面上展示原始图像和分割后的图像,供用户查看和比较。 此项目为学习和实践颜色分割以及K-means算法提供了一个很好的平台,同时展示了如何结合Qt和OpenCV进行图像处理应用的开发。通过理解并修改这个项目,开发者可以进一步探索图像处理的其他领域,如物体检测、图像识别等。
2024-07-04 19:13:46 11KB opencv c-plus-plus kmeans
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K均值聚类即K-Means算法详解PPT
2024-04-23 17:44:06 2.06MB 聚类 kmeans
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资源包含4个文件,其中.m和.npy为模型文件,其余两个是jupyter格式的python文件,如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开,再粘到py文件中运行 代码详解可见博客:https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613
2024-04-23 11:16:00 375KB 支持向量机 kmeans 图像分类
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基于K-means算法的光伏曲线聚类研究 关键词:k-means 光伏聚类 聚类 参考文档:《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》仅部分参考 仿真平台:MATLAB平台 主要内容:代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型,采用的是较为基础的K-means算法,经过matlab求解后,代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集,各类曲线的数量以及各类曲线的概率,数据显示结果非常清晰,而且求解的效果更好,店主已经对代码进行了深入的加工和处理,出图效果非常好 标题:改进 K-means 算法在光伏曲线聚类研究中的应用 关键词:K-means 算法、光伏聚类、数据分析、MATLAB平台 参考文档:《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》(部分参考) 简介: 本研究聚焦于光伏曲线聚类的模型,采用了改进后的 K-means 算法,以提高聚类的准确性。我们选择了MATLAB平台作为仿真平台,并基于该平台进行实验和数据处理。通过运用改进后的算法,我们的代码能直接输出光伏原始数据集和聚类后的数据集,同时提供各类曲线的数量和概率。结果显示数据清晰可见,求解效果更佳
2024-04-11 09:40:42 1.26MB kmeans matlab 聚类
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代码主要是基于蒙特卡洛和copula函数生成考虑风光空间相关性的出力,并用kmeans进行场景缩减,得到典型日风光出力及其概率,并且可以改变场景生成数量及缩减场景的数量
2024-04-07 16:59:01 569KB kmeans
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K-means 对 iris 数据进行聚类并显示聚类中心,聚类结果等,附注释
2023-12-30 13:53:10 4KB kmeans 聚类 数据挖掘 机器学习
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EM(期望最大)算法估计GMM(混合高斯分布)参数,基于python实现; 使用KMeans算法进行参数初始化
2023-12-21 08:19:26 7KB python kmeans EM算法
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利用k_means聚类算法的MapReduce并行化实现,为学习hadoop的同学提供参考
2023-11-17 15:02:23 258KB kmeans mapreduce
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数据挖掘实战聚类分析的资源,包括城市消费因素的数据集和k-means,k-medoids,层次聚类,Som四种聚类分析算法的代码。
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