目前遇到的问题是这样，比如我有十张图片，我希望对着十张图片进行聚类，每一次聚类更新一次聚类中心，最后得到十张图所得到的聚类中心，但是目前问题是如何覆盖已有的聚类中心呢？也就是每次聚类之后如何替换之前的聚类中心？？希望各位帮帮忙~~感谢
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- 2022-05-05 10:03回答 1 已采纳 可以参考https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/89037409
- 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
- 2018-04-13 01:30回答 2 已采纳 你可以查看下Spectral Clustering （谱聚类）的有关内容 python的sklearn.sklearn里有算法可调用 http://scikit-learn.org/stable/m
- 2024-04-13 13:50lichunericli的博客 如何对图像进行聚类
- 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
- 2021-08-12 11:03回答 4 已采纳 你这个数组是三维的啊，虽然不清楚sklearn的kmeans函数具体用法，但传入的X不是矩阵形式啊，应该是二维数组吧
- 2019-05-01 20:24回答 2 已采纳 用户出行模式的问题通常不单单是找出地图上的热点区域的问题, 而是一个多维度的包括时间的聚类. 所用到的维度可能包括乘车日期, 上车时间,下车时间, 乘车站点, 类型(地铁,出租...).... 之
- 2023-12-29 11:42添柴程序猿的博客 X = img.reshape(-1,3) 经过对imgreshape以后,就变成了16384个像素,每个像素有3个值对应RGB了 其实就是原来的宽高相乘就是128*128=16384个像素,一个图片有这么多像素,然后每个像素有3个通道,对应RGB,所以经过reshape...
- 2019-04-24 17:37回答 1 已采纳 sklearn里的k-means默认的欧氏距离改不了. 可以用Biopython这个包 示例:https://blog.csdn.net/chenxjhit/article/details/803
- 2022-09-05 15:29回答 2 已采纳 import pandas as pd file_path = r'd:/test.xlsx' df = pd.read_excel(file_path, sheet_name = "Sheet1"
- 2023-02-19 16:37回答 9 已采纳 针对日志分析可视化中使用聚类算法的问题，以下是一些思路和建议： 1.确定聚类算法：首先需要选择一种适合日志数据的聚类算法，例如k-means、层次聚类等。选择算法时需要考虑数据量、数据维度、聚类结果的
- 2022-05-21 17:47南蓬幽的博客 聚类算法（Clustering），是对大量未知标注的数据集，按数据的内 在相似性，将数据集划分为多个互不相交的子集，每个子集称为一个簇， 使簇内数据的相似度较大而簇间数据的相似度较小。 聚类算法属于无监督机器学习...
- 2022-03-29 17:07回答 2 已采纳 聚类和演化算法，利用聚类分析PSO粒子分布状况聚类还可以帮助演化算法选参
- 2024-04-09 16:27机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 随着统计学的发展，统计学习在机器学习中占据了重要地位，支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等算法的提出和发展，使得机器学习能够更好地处理分类、...
- 2022-03-23 17:06对源代码进行了优化，实现了对应图片自动分类到各自文件夹功能，并且优化了分类准确率。 设计思路： 1）首先编写百度图片搜索网络爬虫(我github其他仓库有)，批量下载猫狗等图像数据，构建数据集。 2）利用opencv...
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