本文主要讲解的聚类算法有：k均值算法、均值漂移算法、凝聚层次算法、DBSCAN密度聚类算法，还介绍了聚类算法性能指标——轮廓系数。 聚类（cluster）与分类（class）不同，分类是有监督学习模型，聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下，这种算法都需要计算欧 ...
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2020-02-29 17:29:23
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一、算法简介 均值漂移算法首先找到一个中心点center（随机选择），然后根据半径划分一个范围 把这个范围内的点输入簇c的标记个数加1 在这个范围内，计算其它点到这个点的平均距离，并把这个平均距离当成偏移量 shift 把中心点center移动偏移量 shift 个单位，当成新的中心点 重复上述步骤 ...
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2019-11-15 00:01:08
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学习利用sklearn的几个聚类方法： 一.几种聚类方法 1.高斯混合聚类(mixture of gaussians) 2.k均值聚类(kmeans) 3.密度聚类，均值漂移(mean shift) 4.层次聚类或连接聚类(ward最小离差平方和)二.评估方法 1.完整性：值：0-1，同一个类别所有 ...
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2017-08-15 21:10:33
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使用均值漂移算法查找物体
#include
using namespace cv;
using namespace std;
#include "Histogram1D.h"
#include
#include
#include "ContentFinder.h"
#include "colorhistogram.h"
int main()
{
//读取參考图像
c...
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2016-04-13 13:24:12
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均值漂移，可以对非刚性物理进行跟踪，是分参数估计，过程是迭代的过程，对光和形态不敏感，缺点是检测目标是固定的，特征不较少，模板背景没有实时更新，没有目标的位置精度预测只是梯度浓聚， 原理： 用文字标书就是在圆弧r范围内也就是划定的目标区域内，进行灰度像素直方图的相加取均值，这个均值就是目标中...
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2015-12-19 19:19:38
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EM算法是一种非常经典的alternative optimizing算法。alternative optimizing的思想就是对于一个最优化问题，可以计算分为两步或者参数分为两个，就可以随机任意的选择一个起始值或位置，固定一个参数A，以另一个参数B进行优化，然后固定参数B，以参数A进行优化，直到收敛未知。前面博文中所讲述的K-means也就这样的一个过程，或者meanshift均值漂移也是这样。...
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2015-08-29 00:55:09
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图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域的过程，在OpenCv中实现了三种跟图像分割相关的算法，它们分别是：金字塔分割算法,分水岭分割算法以及均值漂移分割算法。它们的使用过程都很简单,刚开始学习opencv，先记录一下我对金字塔分割原理的理解吧。
金字塔分割算法
金字塔分割算法由cvPrySegmentation所实现，该函数的使用还是比较简单；需要注意的是图像的尺寸以及金字塔的...
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2015-05-19 10:43:03
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均值漂移算法以迭代的方式锁定概率函数的局部最大值。它主要是寻找预定义窗口中数据点的重心点，或者说加权平均值。该算法将窗口中心移动到数据点的重心处，并重复这个过程直到窗口重心收敛到一个稳定点。
从数学角度上说，Mean Shift算法利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。当输入一个图像的范围，然后根据反向投影图和输入的方框进行Mean Shift迭代，它是向重心移动，即向反向投影图中概率大的地方移动，所以始终会移动到目标上，Mean Shift算法是一个变步长的梯度上升算法。...
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2014-10-16 10:22:22
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Meanshift（均值漂移）是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法。Meanshift不仅能够用于图像滤波，视频跟踪，还能够用于图像切割。 通过给出一组多维数据点，其维数是(x,y,r,g,b)，均值漂移能够用一个窗体扫描空间来找到数据密度最大的区域，能够理解为数据分布最集中的...
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2014-08-19 22:08:55
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