如题，假设我们对一批图像的纹理特征进行了提取，那就会得到多个矩阵，网上看到的Kmeans的概念图是对一个矩阵中的点进行聚类的，那像这样的多个矩阵怎么进行聚类呢。有没有人可以帮忙回答一下操作流程或详细原理，或者给个链接我去看也行。
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ty94666 2022-04-07 12:54关注提供一个思路，多个矩阵你把他的维度reshape到一个一维的向量，这个一维度向量过一个函数得到某一个值，比如求和，比如求方差。这个函数需要你自己根据特征去设计。
你得到每个矩阵的值，把所有值reshape成一个矩阵，对这个矩阵做kmeans就行了
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- 2022-04-07 11:20回答 1 已采纳 提供一个思路，多个矩阵你把他的维度reshape到一个一维的向量，这个一维度向量过一个函数得到某一个值，比如求和，比如求方差。这个函数需要你自己根据特征去设计。 你得到每个矩阵的值，把所有值resha
- 2021-10-05 19:11回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答本次提问扣除的有问必答次数，将会以问答VIP体验卡（1次有问必答机会、商城购买实体图书享受95折优惠）的形式为
- 2022-01-16 22:16回答 2 已采纳 # 整理聚类结果 listName = dfData['地区'].tolist() # 将 dfData 的首列 '地区' 转换为 listName dictCluster
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- 2021-11-08 09:09回答 1 已采纳 分类： km = KMeans(n_clusters=4) km.fit_predict(data) 分完类之后得到了聚类中心，也就是km.cluster_centers_，你可以print出来：
- 2023-03-06 15:27回答 10 已采纳 K-means聚类R语言代码： # 读取数据 data <- read.csv("C:/Users/lenovo/Desktop/data.csv", header=TRUE, strings
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- 2021-11-13 16:07回答 1 已采纳 唉，终究是解决了，求均值的时候X[y_pred==i].mean()没加axis=0顺便把新实现的代码贴一下吧 import numpy as np import matplotlib.pyplot
- 2021-03-07 23:56回答 3 已采纳 matplotlib画出来呗。。。三维以内的都能画
- 2021-11-20 21:41功夫大笨鲨的博客 文章目录前言一、KMeans1.1 KMeans是如何工作的1.2 簇内误差平方和1.3 KMeans算法的时间复杂度二、sklearn.cluster.KMeans总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： ...KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵.
- 2022-05-05 10:03回答 1 已采纳 可以参考https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/89037409
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