基于Python与K-Means的自动化视频分类方法

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实现过程

1. 特征提取：使用预训练的 InceptionV3 模型，从视频的若干帧中提取高维的视觉特征。将每个视频的所有帧特征取平均值，生成一个固定长度的特征向量来表示该视频。

2. 聚类：通过 K-Means 的聚类结果，每个视频被分配了一个簇标签，代表该视频与哪些视频在特征上最相似。

3. 分类整理：最后根据簇标签，将视频移动到相应的分类文件夹中，每个文件夹对应一个簇。

InceptionV3 模型

InceptionV3 是一种用于图像分类和特征提取的深度学习模型，它是Inception 系列模型的第三个版本，由 Google 在 2015 年提出。

它最初是作为图像分类任务的一个模型，能够将图像分类到 1000 个类别中（如狗、猫、汽车等）。通过去除模型的最后几层（分类部分），可以将 InceptionV3 用作特征提取器。

簇

簇是聚类算法的核心概念，表示数据中相似的子集，目的是将无标签的数据点分组。

K-Means

K-Means 是一种常用的无监督聚类算法，它的目标是将数据点分成 K 个簇（Cluster），使得每个簇内的数据点尽可能接近同一个中心（即簇的质心）。

算法的核心思想是通过迭代的方式找到 K 个最优的簇质心，并根据这些质心将数据进行分组。