http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means
时间: 2023-04-28 08:01:00 浏览: 44
K-means是一种聚类算法,它将数据集分成K个簇,每个簇包含最接近其质心的数据点。该算法的目标是最小化所有簇内数据点与其质心之间的平方距离之和。K-means算法的步骤包括初始化质心、分配数据点到最近的质心、重新计算质心位置和重复分配和重新计算质心直到收敛。K-means算法可以应用于数据挖掘、图像分割、文本聚类等领域。
相关问题
ttps://blog.csdn.net/echoson/article/details/117964438
这篇博客介绍了一种基于Python的爬虫技术,称之为“智能爬虫”,它可以自动爬取网站上的内容,并且能够根据文本内容进行分类和聚类。文章中详细讲解了智能爬虫的原理,以及如何使用Python实现它,并且提供了一些示例代码以供读者学习和实践。
智能爬虫的原理是利用爬虫技术获取网站上的数据,然后通过自然语言处理技术对文本进行分析、分类和聚类。在代码实现过程中,文章提到了使用BeautifulSoup库进行网页解析,然后利用NLTK库进行分词并提取关键词,最后使用K-Means算法对文本进行聚类。
智能爬虫技术具有广泛的应用场景,例如在商业领域中可以用于舆情监测、竞品分析等方面,在科研领域中可以用于文本挖掘和信息检索等方面。而且随着自然语言处理技术的不断发展,智能爬虫技术的应用前景也将变得更加广泛。
总的来说,这篇博客提供了一个很好的学习资源,对于想要学习Python爬虫和自然语言处理技术的读者而言,是一篇很有价值的文章。
openCV k-means
OpenCV的k-means算法是一种数据聚类算法,它可以将数据分成指定数量的簇。在OpenCV中,可以使用cv2.kmeans函数来执行k-means聚类。该函数需要传入以下参数:数据(使用np.float32类型的一维数据)、簇的数量、终止条件和初始中心的选择。终止条件可以指定最大迭代次数和聚类中心变化的最小值,而初始中心的选择可以使用随机选择或者k-means++算法。这样可以将图像的不同部分分开,并进行不同的处理或分析。例如,可以将图像中的不同颜色分割为不同的区域,或者将图像的不同纹理分割为不同的部分。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python OpenCV 中 Kmeans 函数详解](https://blog.csdn.net/lanshi00/article/details/104109963)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [OpenCV4机器学习(六):K-means原理及实现](https://blog.csdn.net/wjinjie/article/details/120145175)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [Opencv 关于Kmeans算法](https://blog.csdn.net/qq_45445740/article/details/103114328)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]