k-means

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我知道有這樣的問題和一些解決方案，但我希望有另一種方法。目標：最終目標是聚集給定圖像的顏色，然後允許用戶更改這些顏色。用戶不需要輸入任何k。該算法確定K。方法：目前，我正在使用側影評分指標（http://scikit-learn.sourceforge.net/dev/modules/generated/sklearn.metrics.silhouette_score.html#sklearn

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平方和中的Kmeans總數是否隨羣集數量增加而增加？

當我在下面的代碼中使用時，我看到在總平方中的總數增加。這甚至可能，或者我在代碼中犯了一些錯誤？ v<-foreach(i = 1:30,.combine = c) %dopar% { iter <- kmeans (clustering_data,centers = i,iter.max = 1000) iter$tot.withinss }

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基於色彩分割使用K均值聚類

您好，我發現這個教程關於 http://www.mathworks.com/help/images/examples/color-based-segmentation-using-k-means-clustering.html 從圖像分割顏色有有一個部分，其中的顏色已被分割爲3部分具體地，代碼 for k = 1:nColors color = he; color(rgb_l

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的java - K-means聚類

我有以下輸入整數向量（例如）： 4 138 233 461 610 621 669 742 814 827 89 138 334 656 697 810 138 138 196 738 659 738 4 461 138 337 756 810 8 138 196 337 468 663 664 756 809 810 它們都包含整數值[1-850]和都存儲在CSV文件。我想根

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將k-均值收斂到全局最小值

我讀到平分k均值算法有助於收斂到全局最小值。我不確定這是否正確，因爲我無法找到批准此聲明的來源或研究論文。有人可以分辨這種說法是否正確？

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如何獲得用於二值化圖像的k均值算法的閾值？

我應用k-means算法分割圖像。我使用內置的k-means函數。它工作正常，但我想知道的閾值，將其轉換爲K均值方法的二進制圖像。例如，我們可以通過使用內置的功能的MATLAB得到閾值： threshold=graythresh(grayscaledImage); a=im2bw(a,threshold); %Applying k-means.... imdata=reshape(grays

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將pyspark kmeans算法的結果添加到數據框中？

我有一個包含地理信息的火花數據框。 my_df.show(2) ## +----+----+-----------+----------+ ## | x0 | x1 | longitude | latitude | ## +----+----+-----------+----------+ ## | ...| ...| 51.043 | 13.6847 | ## | ...| ...|

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如何決定是否分割羣集？

我給了一個羣集。我如何決定將兩個部分的羣集分解比原始羣集好？我已經嘗試使用K均值與k = 2，並再次卡住..溢出或不溢出更好？編輯：嗯，我不明白的downvotes ...一點解釋將有助於改善這樣的問題：d

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翻譯與R的功能和CL分類大熊貓庫

我試圖把這種其中： n <- NROW(train) s <-which(train$cl[-n] == state) 我知道，這只是一個比較，所以我相信熊貓我可能只是這樣做： n = train.count() s = train['-n'] == state 我真的不知道如何將R中的cl翻譯成熊貓謝謝！

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爲什麼k-均值聚類會忽略大量數據？

我正在處理一組座標，並且想要動態地（我有很多組需要經過這個過程）瞭解數據中有多少個不同的組。我的方法是應用k-means來調查它是否會找到質心，我可以從那裏去。當使用6個不同的聚類（直觀地）繪製某些數據時，k-means算法繼續忽略兩個重要的聚類，同時將多個質心置入另一個。見圖像下面：紅是座標數據點和藍色是質心的是k均值提供。在這個特定情況下，我已經達到了15個（任意），但它仍然不能識別右側