编程实现K-means算法针对UCI的waveform数据集中每类数据取100个;对一副无噪图像进行分割
时间: 2024-01-21 10:18:40 浏览: 104
这里提供一个Python的实现示例,使用scikit-learn库中的KMeans算法来实现:
1. 针对UCI的waveform数据集中每类数据取100个
```
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载数据集
X, y = fetch_openml(name='waveform', version=1, return_X_y=True)
# 取出每类数据中的前100个
X_new = []
y_new = []
for i in range(3):
X_new.extend(X[y == str(i)][:100])
y_new.extend([i]*100)
# 使用KMeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X_new)
labels = kmeans.labels_
# 输出聚类结果
for i in range(3):
print(f"聚类{i}中的数据有:")
for j in range(len(labels)):
if labels[j] == i:
print(X_new[j])
```
2. 对一副无噪图像进行分割
```
from sklearn.cluster import KMeans
from skimage import io
import numpy as np
# 加载图像
img = io.imread('image.png')
# 转换为二维数组
h, w, d = img.shape
img_array = np.reshape(img, (h*w, d))
# 使用KMeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(img_array)
labels = kmeans.labels_
# 将聚类结果转换为图像
new_img_array = np.zeros_like(img_array)
for i in range(2):
new_img_array[labels == i] = kmeans.cluster_centers_[i]
new_img = np.reshape(new_img_array, (h, w, d))
# 显示结果
io.imshow(new_img)
io.show()
```
注意:这里的示例代码只是提供了一个基本思路,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。