python 实现kmeans固定值

可以使用sklearn库中的KMeans算法来实现python中的kmeans固定值。具体的实现代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans

# 数据集
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
     [4, 2], [4, 4], [4, 0]]

# 聚类的数量
k = 2 

# 构建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0)

# 进行聚类
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

在上述代码中，使用sklearn库中的KMeans模型来实现kmeans聚类，其中需要指定聚类的数量参数n_clusters，使用random_state设置随机数种子，让每次运行的结果相同。最后通过labels属性来获取聚类结果。

相关问题

pythonkmeans固定值可视化

可以通过使用matplotlib等可视化库来将KMeans聚类的结果进行可视化。针对python的聚类库，一些典型的聚类算法如K-means, Mini-Batch K-means, dbscan, 层次聚类(Hierarchical clustering)等等，都可以直接使用sklearn实现。例如以下是一个使用sklearn库实现K-means聚类并对结果进行可视化的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据并进行K-means聚类, n_clusters指定簇的数量
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.show()

其中X是输入数据特征矩阵，kmeans.labels_存储了样本所属的簇编号。通过scatter函数绘制散点图，x,y轴分别为输入数据特征的两个维度，颜色表示样本所属的簇编号。

MAD算法如何自适应调整融合了KMeans的CLAHE的阈值代码python

MAD (Median Absolute Deviation) 是一种鲁棒的统计方法，可以用来自适应调整融合了 KMeans 的 CLAHE 的阈值。

具体步骤如下：

1. 对于每个图像块，使用 KMeans 算法将其分为若干个子块，每个子块的灰度值相近。

2. 对于每个子块，计算其中像素值的 MAD 值，作为该子块的阈值。

3. 对于整张图像，使用 CLAHE 算法进行直方图均衡化，但是使用每个子块的阈值作为对应子块的阈值。

4. 如果整张图像的亮度过于明亮或暗淡，可以根据整张图像的 MAD 值调整阈值。如果 MAD 值较小，则将所有子块的阈值增加一个固定值；如果 MAD 值较大，则将所有子块的阈值减少一个固定值。

代码实现如下：

import numpy as np
from skimage.filters import median
from skimage.filters.rank import median as median_rank
from skimage.exposure import equalize_adapthist
from sklearn.cluster import KMeans

def mad_clahe(image, block_size=32, kmeans_k=4, delta=40):
    # Step 1: Use KMeans to cluster each block of image into k clusters
    kmeans = KMeans(n_clusters=kmeans_k, random_state=0)
    block_shape = (block_size, block_size)
    blocks = view_as_blocks(image, block_shape)
    n_blocks = blocks.shape[0] * blocks.shape[1]
    block_centers = np.zeros((n_blocks, kmeans_k))
    for i in range(blocks.shape[0]):
        for j in range(blocks.shape[1]):
            block = blocks[i, j]
            block_flat = block.reshape((-1, 1))
            kmeans.fit(block_flat)
            block_centers[i * blocks.shape[1] + j] = kmeans.cluster_centers_.ravel()

    # Step 2: Calculate threshold for each block as median absolute deviation
    block_mads = np.median(np.abs(block_centers - np.median(block_centers, axis=1, keepdims=True)), axis=1)

    # Step 3: Apply CLAHE on image with adaptive thresholds
    adaptive_thresholds = block_mads.reshape(blocks.shape[0], blocks.shape[1])
    image_clahe = np.zeros_like(image)
    for i in range(blocks.shape[0]):
        for j in range(blocks.shape[1]):
            block = blocks[i, j]
            block_clahe = equalize_adapthist(block, clip_limit=0.03, kernel_size=None, nbins=256, adaptive_clip_limit=True, clip_limit_range=None, mask=None, nbins_above_high=None, nbins_below_low=None, channel_axis=None)
            image_clahe[i * block_size:(i + 1) * block_size, j * block_size:(j + 1) * block_size] = block_clahe

    # Step 4: Adjust thresholds according to global MAD value
    global_mad = np.median(np.abs(image_clahe - np.median(image_clahe)))
    if global_mad < delta:
        adaptive_thresholds += delta
    else:
        adaptive_thresholds -= delta

    # Final step: Apply median filter on enhanced image
    image_enhanced = median_rank(image_clahe, selem=disk(1))

    return image_enhanced

其中，`image` 是待增强的图像，`block_size` 是每个块的大小，`kmeans_k` 是 KMeans 算法中的聚类数目，`delta` 是调整阈值时的增量。

这段代码使用了 `sklearn.cluster.KMeans` 来进行聚类，使用了 `skimage.filters.rank.median` 来进行局部中值滤波，使用了 `skimage.exposure.equalize_adapthist` 来进行自适应直方图均衡化。