kmeans聚类矩形框选

K-means聚类矩形框选是指在目标检测中使用K-means算法对先验框进行聚类，以得到适合不同目标尺寸的矩形框。在K-means聚类过程中，首先需要随机选取k个聚类中心点，然后通过迭代的方式将样本点分配到最近的聚类中心，并更新聚类中心的位置。这个过程会不断迭代，直到满足设定的收敛标准或达到最大迭代次数为止。通过K-means聚类，可以得到一组适合目标检测的矩形框，这些矩形框的大小和比例能够更好地适应待检测目标的特征。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [毕业设计_K-means聚类算法+聚类先验框](https://blog.csdn.net/weixin_46115467/article/details/129356193)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [SPSS中K均值聚类操作案例](https://blog.csdn.net/m0_46582608/article/details/125745778)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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