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

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。

sklearn KMeans参数

Sklearn中的KMeans参数包括：
- n_clusters：表示我们希望将数据分成多少个类别。这是KMeans中的k值，也是唯一必填的参数。默认为8类，但我们可以通过观察数据分布来选择合适的值作为输入。
- init：表示初始质心的放置方法。默认为'k-means++'，它会智能地选择初始质心以加快算法的收敛速度。还可以通过设置为'random'来随机选择初始质心。
- random_state：用于确定初始质心的随机数发生器的种子。默认为None，每次运行算法都会得到不同的结果。如果需要可重现的结果，可以指定一个固定的随机种子值。
- n_init：表示运行KMeans算法的次数。默认为10次，每次使用不同的随机初始质心。最后会选择具有最低误差的结果作为输出。

Calinski-Harabasz指数（Calinski-Harabasz Index）可以用来评估聚类结果的质量，对应的方法是metrics.calinski_harabaz_score。该指数值越大，表示聚类结果越好。

总结起来，KMeans算法的参数有n_clusters、init、random_state和n_init，可以通过调整这些参数来获得更好的聚类结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [调用sklearn库的K-Means聚类分析实例](https://download.csdn.net/download/zhaohaibo_/10225230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python的scikit-learn机器学习库实现kmeans聚类（参数、方法、实例、评估）](https://blog.csdn.net/weixin_43251493/article/details/104855324)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [sklearn之kmeans](https://blog.csdn.net/weixin_45580742/article/details/104493924)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]