这个算法是用于目标检索的比较快速的一个算法，参考Randomized Visual Phrases for Object Search。
算法的流程如下：
//图片训练阶段
1读入N张图片
2 转换成灰度图
3 检测N张图片的特征点，本算法中应用的是SIFT特征。
4 生成描述子
5 描述子聚类，生成visual word，用kmeans()算法完成。
6 将图片库中的图片用另...
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2015-04-03 15:30:43
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KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。K-Means聚类算法主要分为三个步骤：(1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心(2)第二步是计算每个点到聚类中...
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2015-02-26 22:45:26
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kmeans是经典的聚类算法，newlisp提供了函数，同样分为train和query两个阶段。kmeans的算法目的是将训练数据划分成k个类，按照一定的算法动态的选择k个中心点。下面是个例子，我添加了中文注释：(set 'data '(
(6.57 4.96 11.91 0.9)
(2.29 4.18 1.06 0.8)
(8.63 2.51 8.11 0.7)
(1.85 1.89 0....
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2015-02-03 19:36:20
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本文主要介绍如何使用CUDA并行计算框架编程实现机器学习中的Kmeans算法，Kmeans算法的详细介绍在这里，本文重点在并行实现的过程。...
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2015-02-01 21:54:01
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#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
#define MAX_CLUSTERS 5
CvScalar color_table[MAX_CLUSTERS];
IplImage* img = cvCreateImage...
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2015-01-23 20:10:44
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Kmeans算法是一种极为常见的聚类算法。其算法过程大意如下：（1）通过问题分析，确定所要聚类的类别数k；（一般是难以直接确定，可以使用交叉验证法等方法，逐步进行确定。）（2）根据问题类型，确定计算数据间相似性的计算方法；（3）从数据集中随机选择k个数据作为聚类中心；（4）利用相似度计算公式，计算每...
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2015-01-22 11:00:54
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1. Scala集合学习：http://blog.csdn.net/lyrebing/article/details/203622272.scala实现kmeans算法http://www.thinksaas.cn/group/topic/93852/3. Spark之Scala学习网站http:/...
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2014-11-23 23:09:07
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阅读导读：
1.什么是聚类分析？
2.Mahout中的kmeans算法，默认的分融符是什么？
3.用kmeans算法得到的结果有什么特点？
1.
聚类算法kmeans
聚类分析是数据挖掘及机器学习领域内的重点问题之一，在数据挖掘、模式识别、决策支持、机器学习及图像分割等领域有广泛的应用，是最重要的数据分析方法之一。聚类是在给定的数据集合中寻找同类的数据子集合，每一...
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2014-10-29 00:25:22
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前面的7次笔记介绍的都是分类问题，本次开始介绍聚类问题。分类和聚类的区别在于前者属于监督学习算法，已知样本的标签；后者属于无监督的学习，不知道样本的标签。下面我们来讲解最常用的kmeans算法。
1：kmeans算法
Kmeans中文称为k-均值，步骤为：(1)它事先选定k个聚类中心，(2)然后看每个样本点距离那个聚类中心最近，则该样本就属于该聚类中心。(3)求每个聚类中心的样本...
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2014-09-09 16:17:19
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这些天做C#实验以及这个KMeans算法演示器，学了一下openG...
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2014-06-10 14:25:38
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