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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- 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
- 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
- 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：
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- 2021-12-09 22:13胖哥真不错的博客 说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、...
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