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MATLAB K-means 给出图像的准确结果，而使用 OpenCV c++ 的 k-means 不给出相同的结果，即使参数相同。实现上有什么不同吗？
最佳答案
Matlab 的 kmeans function默认使用kmeans++，可以在cv::kmeans中激活kmeans++通过KMEANS_PP_CENTERS旗帜。
关于c++ - opencv c++ kmeans 和 matlab kmeans 的不同结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51130689/
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你好，stackoverflow 社区， 我在运行 kmeans (统计数据包)和 Kmeans (amap 包)在 Iris 数据集上。在这两种情况下，我使用相同的算法(Lloyd–Forgy)、相
我想将KMeans应用于具有Alpha蒙版的图像。它应该只对可见的颜色起作用。我希望能写成一行。起始图：。。天真地使用KMeans(哎呀，都是一种颜色)：。。做实验。浏览所有Alpha选项。-Alph
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在对一些具有 3 个簇的向量进行 K 均值拟合时，我能够获取输入数据的标签。KMeans.cluster_centers_ 返回中心的坐标，所以不应该有一些与之对应的向量吗？如何找到这些簇的质心处的值
我正在使用视频中的 kmeans 聚类技术，但我不明白为什么我们在 kmeans 聚类中使用 .fit 方法？ kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0
MATLAB K-means 给出图像的准确结果，而使用 OpenCV c++ 的 k-means 不给出相同的结果，即使参数相同。实现上有什么不同吗？ 最佳答案 Matlab 的 kmeans fu
我正在使用 scikit learn 的 Kmeans 算法对评论进行聚类。 sentence_list=['hello how are you', "I am doing great", "my n
来自 sklearn KMeans 的文档 class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_it
我尝试使用 scikit-learn 实现并行运行 KMeans，但我不断收到以下错误消息: Traceback (most recent call last): File "run_kmeans
前言 K-means是一种经典的无监督学习算法，用于对数据进行聚类。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间，并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。本文将介绍K-m
所以按照文档中的示例 (here): The KElbowVisualizer implements the “elbow” method to help data scientists select
我试图将数据点(通过欧几里得距离)分配给一组已知的、预定义的中心点，将点分配给最近的固定中心点。 我有一种感觉，我可能过于复杂/遗漏了一些基本的东西，但我已经尝试使用具有预定中心且没有迭代的 kmea
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我有一组包含 50 个特征(c1、c2、c3 ...)的数据，超过 80k 行。 每行包含标准化数值(范围 0-1)。它实际上是一个标准化的虚拟变量，其中一些行只有很少的特征，3-4(即如果没有值则分
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使用 K 均值聚类生成 K 个簇，我们如何计算每个簇的面积？有公式吗？ 我已经尝试过 gArea() 与 rgeos 包，但我收到错误代码“ unable to find an inherited m
我知道下定义的 KMeans 算法需要特征缩放sklearn.cluster.KMeans 我的问题是，在使用 KMeans 之前是否需要手动完成，或者 KMeans 是否会自动执行特征缩放？如果是自
我是一名优秀的程序员,十分优秀！