android — Sắp xếp nhãn của hình ảnh được phân đoạn theo km dựa trên ý nghĩa cụm

In lại Tác giả: Taklimakan Thời gian cập nhật: 2023-11-03 03:58:47 27 4

 %%K-trung bình
 num_cluster=2;
 nrows = size(Img_origin,1);
 ncols = kích thước(Img_origen,2);
 I_1D = định hình lại(Img_origin,nrows*ncols,1);
 [cluster_idx mu]=kmeans(double(I_1D),num_cluster,'distance','sqEuclidean','Replicates',3);
 cluster_label = định hình lại(cluster_idx,nrows,ncols);
 %% Sắp xếp dựa trên mu
 [mu_sort id_sort]=sắp xếp(mu);
 idx=ô(1,num_cluster)
 %% Lưu chỉ mục đơn hàng nếu mu
 cho i=1:num_cluster
    idx{i}=find(cluster_label==id_sort(i));
 end
 %% Sắp xếp nhãn cụm dựa trên mu
 cho i=1:num_cluster
    cluster_label(idx{i})=i;
 end

%%K-trung bình
num_cluster=2;
nrows = size(Img_origin,1);
ncols = kích thước(Img_origen,2);
I_1D = định hình lại(Img_origin,nrows*ncols,1);
[cluster_idx mu]=kmeans(double(I_1D),num_cluster,'distance','sqEuclidean','Replicates',3);

%% Sắp xếp dựa trên mu
[mu_sort id_sort]=sắp xếp(mu);

%// Tra cứu tạo mới
tra cứu = container.Map(id_sort, 1:size(mu_sort,1));

%// Dán nhãn lại cho vectơ
cluster_idx_sort = lookup.values(num2cell(cluster_idx));
cluster_idx_sort = [cluster_idx_sort{:}];

%//Định hình lại kích thước ảnh gốc
cluster_label = định hình lại(cluster_idx_sort,nrows,ncols);

>>mu

mu =

  153.3484
   23.7291

>> mu_sort

mu_sort =

   23.7291
  153.3484

>> id_sort

id_sort=

     2
     1

cluster_label = định hình lại (cluster_idx, nrows, ncols);
imshow(cluster_label,[]);

imshow(cluster_label, []);

27 4 0

• Cách lấy giá trị trung bình (trung bình) của cột đã chọn

  Tôi muốn lấy giá trị trung bình của các cột nhất định cho mỗi hàng. Tôi có dữ liệu này: w=c(5,6,7,8) x=c(1,2,3,4) y=c(1,2,3) length(y)=4 z=data.frame (w,x,y) trả về:

• python - trung bình được vector hóa có điều kiện

  Tương tự như giá trị trung bình Numpy với điều kiện, câu hỏi của tôi mở rộng nó để hoạt động trên ma trận: tính trung bình hàng của ma trận rdat, bỏ qua một số ô nhất định - trong trường hợp này tôi đã sử dụng 0 làm ô để bỏ qua - như các giá trị này từ một

• python - Cách sử dụng k-mean trên tập dữ liệu đề xuất sản phẩm

  Tôi có một tập dữ liệu với các tiêu đề cột như tên sản phẩm, thương hiệu, xếp hạng (1:5), văn bản đánh giá, tính hữu ích của đánh giá. Điều tôi cần là đưa ra một thuật toán đề xuất sử dụng các bài đánh giá. Tôi phải sử dụng python để viết mã ở đây. Tập dữ liệu có định dạng .csv. Để xác định số

• thống kê - phương tiện k của hình elip

  Tôi có n điểm trong R^3 và tôi muốn che chúng bằng k hình elip hoặc hình trụ (tôi không quan tâm; cái nào dễ hơn). Tôi muốn giảm thiểu sự kết hợp của khối lượng một cách gần đúng. Giả sử n là hàng chục nghìn và k là số ít. Thời gian phát triển (tức là tính đơn giản) quan trọng hơn thời gian chạy. Rõ ràng là tôi có thể may mắn

• java - công cụ tính giá trị trung bình, trung vị, phương sai

  Tôi đã tạo một chương trình tính giá trị trung bình, trung vị và phương sai. Chương trình chấp nhận tới 500 đầu vào. Tất cả các phương thức của tôi đều hoạt động hoàn hảo khi có 500 đầu vào (kích thước tối đa của mảng của tôi). Khi có ít đầu vào hơn, chỉ có máy tính "Trung bình" hoạt động. Đây là toàn bộ chương trình

• Lấy trọng tâm gần nhất bằng thư viện lực đẩy? (K-nghĩa là)

  Mình đã tính toán khoảng cách và lưu trong vectơ lực đẩy, ví dụ mình có 2 centroid và 5 điểm dữ liệu, cách mình tính khoảng cách là, với mỗi centroid trước tiên mình tính khoảng cách của 5 điểm dữ liệu rồi lưu vào mảng rồi sau đó một cái khác trong mảng 1D có khoảng cách

• python — Nhóm gấu trúcÝ nghĩa là

  Mã bên dưới hoạt động với tổng số trong mỗi cột, nhưng tôi muốn tính giá trị trung bình cho từng loài. # Đọc file dữ liệu vào mảng data = numpy.genfromtxt('data/iris.csv',

• Gấu trúc chỉ có nghĩa trên hai khung dữ liệu trên các cột tương tự

  Tôi có một yêu cầu duy nhất, tôi cần giá trị trung bình của các cột chung (mỗi hàng) của hai khung dữ liệu. Tôi không thể nghĩ ra cách Pythonic để làm điều này. Tôi biết tôi có thể lặp qua cả hai khung dữ liệu và tìm cột công khai, sau đó lấy phần phẳng của các hàng có khóa khớp với nhau

• Bộ lọc trung bình/SD OpenCV

  Tôi ném cái này ra ngoài kia với hy vọng ai đó sẽ thử điều gì đó lố bịch như thế này. Mục tiêu của tôi là chụp ảnh đầu vào và phân đoạn nó dựa trên độ lệch chuẩn của một cửa sổ nhỏ xung quanh mỗi pixel. Về cơ bản, điều này phải tương tự về mặt toán học với bộ lọc Gaussian hoặc bộ lọc hộp ở chỗ nó sẽ được áp dụng tại thời điểm biên dịch (hoặc thậm chí là thời gian chạy) với

• android — Vectorizing trung bình numpy trên các lát mảng

  Có cách nào để vector hóa một hàm sao cho đầu ra là một mảng phương tiện, trong đó mỗi giá trị trung bình biểu thị giá trị trung bình của giá trị được lập chỉ mục 0 của mảng đầu vào không? Việc lặp lại điều này khá đơn giản nhưng tôi đang cố gắng hiệu quả nhất có thể. Ví dụ: 0 = trung bình(0), 1 = trung bình(0-1), N

• Làm cách nào để tạo số ngẫu nhiên với phân bố theo cấp số nhân (trung bình)?

  Tôi đang cố gắng tạo các số ngẫu nhiên được phân phối theo cấp số nhân với giá trị trung bình là 1. Tôi biết cách lấy các số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn. Chúng ta có thể lấy nó theo cách bình thường (trung bình, độ lệch chuẩn), nhưng tôi không biết làm cách nào để lấy số mũ

• trung bình gọn gàng với các toán tử so sánh trong các đối số

  Tôi đã xem qua một đoạn mã Python trông giống như sau: a = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) a array([1, 2, 3, 4, 5 , 6, 7]) np.mean(a

• Tính toán khoảnh khắc (trung bình, phương sai) của phân phối trong python

  Tôi có hai mảng. x là biến độc lập và số đếm là số lần x xuất hiện, giống như biểu đồ. Tôi biết tôi có thể tính giá trị trung bình bằng cách xác định hàm: def Mean(x,counts): return np.sum

• java — Ý nghĩa Numpy có điều kiện

  Tôi có thuật toán tính tốc độ trung bình trong python thuần: speed = [...] avg_speed = 0,0 speed_count = 0 for i in speed: if i > 0:

• r - Giá trị trung bình tích lũy (cửa sổ mở rộng) được tính theo nhóm, với các lần kiểm tra trùng lặp cho mỗi phép tính

  Tôi đang cố gắng tính mức trung bình trên một cửa sổ mở rộng, nhưng cấu trúc dữ liệu sao cho các câu trả lời trước đó thiếu ít nhất một chút những gì cần thiết (gần nhất là :link). Dữ liệu của tôi trông như thế này: Company TimePeriod PersonalID

• Sử dụng K-means với độ tương tự cosine - Python

  Tôi đang cố gắng triển khai thuật toán Kmeans trong python sẽ sử dụng khoảng cách cosine thay vì khoảng cách euclide làm thước đo khoảng cách. Tôi biết rằng việc sử dụng các hàm khoảng cách khác nhau có thể gây tử vong và nên thận trọng khi sử dụng. Sử dụng khoảng cách cosine làm thước đo buộc tôi phải thay đổi

• k-means - Bản đồ tự tổ chức và k-mean

  Có ai biết bản đồ tự tổ chức (SOM) so với k-mean như thế nào không? Tôi tin rằng nói chung trong một không gian màu (ví dụ: RGB) SOM là cách tốt hơn để phân cụm các màu lại với nhau vì có sự chồng chéo về không gian màu giữa các màu trực quan khác nhau ( http://ww

• Phương tiện K không phân nhánh (hoặc tối ưu hóa khác)

  LƯU Ý: Tôi đã hy vọng được hướng dẫn thêm về cách xử lý và đưa ra giải pháp như vậy chứ không phải bản thân giải pháp đó. Có một tính năng rất quan trọng trong hệ thống của tôi hiển thị dưới dạng điểm phát sóng phân tích số 1 trong một ngữ cảnh cụ thể. Nó đang ở giữa quá trình lặp k-mean (đã có nhiều

• Làm cách nào để mô tả tất cả các kết hợp cột hai yếu tố (trung bình, trung vị, số lượng, v.v.) trong ma trận trong python?

  Tôi có một khung dữ liệu gấu trúc trông như thế này: Mọi giá trị trong một hàng nhất định đều có cùng số hoặc NaN. Tôi muốn tính giá trị trung bình, trung vị và số lượng của tất cả hai kết hợp cột trong một khung dữ liệu trong đó không có cột nào là NaN. Ví dụ: kết quả của khung dữ liệu trên

• android — học máy - Cải thiện phương tiện K trên một số bộ dữ liệu

  Có ai biết cách điều chỉnh thuật toán K-mean đơn giản để xử lý các tập dữ liệu ở dạng này Câu trả lời hay nhất Cách đơn giản nhất để xử lý dữ liệu ở dạng này trong khi vẫn sử dụng k-mean là sử dụng phiên bản k-mean được kernel hóa. JSAT