Opencv Kmeans聚类算法

最新推荐文章于 2025-06-10 14:10:14 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： opencv kmeans 聚类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KUAILE123/article/details/14451379
本文介绍了OpenCV中K-means聚类算法的基本步骤，并提供了cvKMeans2函数的使用说明，该函数用于对输入样本进行聚类。通过设定聚类数量、迭代条件等参数，可以实现样本的自动分类。同时提到了cvReshape函数，用于调整数组的形状，以适应不同的操作需求。

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k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小

1. 算法基本步骤

（1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；

（2） 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；

（3） 重新计算每个（有变化）

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uncle_ll的博客
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K-means算法算是个著名的聚类算法了，不仅容易实现，并且效果也不错，训练过程不需人工干预，实乃模式识别等领域的居家必备良品啊，今天就拿这个算法练练手。 总结来说，这个算法的步骤如下： 1.随机选取样本中的K个点作为聚类中心 2.计算所有样本到各个聚类中心的距离，将每个样本规划在最近的聚类中 3.计算每个聚类中所有样本的中心，并将新的中心代替原来的中心 4.检查新老聚类中心
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