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我正在使用OpenCV的(Python)kmeans2函数对从一组图像中提取的一组SURF功能进行聚类。
cv.KMeans2(mat,CLUSTER_COUNT,labels,(cv.CV_TERMCRIT_ITER,100,1.0),centers = cent)
最佳答案
也许尝试cv2.kmeans代替，这更容易理解。如果问题仍然存在，请告诉我们。
关于python - OpenCV-KMeans2导致许多空集群，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10775365/
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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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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
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我正在尝试用 Java 实现 KMeans，但遇到了一个导致所有结果都丢失的情况。当给定一些随机选择的初始化质心，数据进入其中一个质心实际上并未定义簇的状态时，就会发生这种情况。例如，如果 K=3，则
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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！