吴恩达机器学习：均值聚类法（k-爱代码爱编程
在本练习中，您将实现K-means算法并将其用于图像压缩。 您将从一个样本数据集开始，该数据集将帮助您直观地了解K-means算法的工作原理。之后，您将使用K-means算法进行图像压缩，将图像中出现的颜色数量减少到该图像
【r基础】一组数据计算均值、方差与标准差方法及意义-爱代码爱编程
【R基础】一组数据计算均值、方差与标准差方法及意义 均值、方差与标准差是用来描述数据分布情况 均值：用来衡量一组数据整体情况。 数据离散程度度量标准： 方差（均方，s^2，总体参数，离均差平方和）：衡量数据集内样本间
【csp试题回顾】202104-爱代码爱编程
CSP-202104-2-邻域均值 关键点：二维前缀和数组 详见： 【CSP考题扩展】前缀和/差分练习【CSP考点回顾】二维前缀和数组（代码实现） 解题思路 1.输入和初始化 首先，程序从输入中获取四个整数n（矩
sklearn k-爱代码爱编程
以下是一个使用Sklearn库实现K-均值聚类算法的简单代码示例。K-均值算法是一种迭代算法，用于将数据集分为K个簇，使得每个簇的内部平方误差最小。 # 导入必要的库 from sklearn.cluster import
使用julia语言和r语言实现k-爱代码爱编程
K-均值算法基础 K-均值聚类算法属于一种无监督学习的方法，通过迭代的方式将数据划分为K个不重叠的子集（簇），每个子集由其内部数据点的平均值来表示。计算方法大体如下： 1.初始化簇中心 选择K个数据点作为初始的簇中心，簇中心可以随机选择的，也可以基于某种启发式方法选择，初始簇中心的选择对算法的最终结果有很大影响，不同的初始选择可能会导致完全不同的
python与fpga——均值滤波-爱代码爱编程
文章目录 前言一、为什么要滤波二、对图像增加噪音三、Python均值滤波四、FPGA均值滤波总结 前言 本章，我们开启新的图像处理内容，在均值滤波、中值滤波中均介绍Python和FPGA实现
matlab 实现模糊c均值聚类-爱代码爱编程
1. 原理 模糊c均值算法步骤： 1. 设定聚类数目c和加权指数b： 2. 初始化各个聚类中心m 3. 重复下面的运算，直到各个样本的隶属度值稳定：用当前的聚类中心根据下式计算隶属度函数： 用当前的隶属度函数按下式更新计算各类聚类中心： 当模糊C均值算法收敛时，就得到了各类的聚类中心和各个样本对于各类的隶属度值，从而完成了模糊聚类划
光伏并网逆变器低电压穿越控制simulink模型！-爱代码爱编程
适用平台：Matlab+Simulink 简介 当电网突发跌落故障时，电网电压降低会使并网电流增大、母线电压升高。当跌落程度较轻时，并网电流仍在逆变器安全运行的范围内；但跌落程度较深时，会引发逆变器过流和母线过压等问题，如果不采取相应措施，可能会导致逆变器关机。如果是大规模的光伏电站，逆变器的脱网会造成大规模的停电事故，因此大功率逆变器的低压穿越技术的
matlab环境下基于偏置场校正的改进模糊c-爱代码爱编程
基于聚类的分割方法是以统计学为基础提出的一种分割方法。其实质是通过计算像素与每一类聚类中心的欧氏距离来判定像素与每一类聚类中心的相似性，距离近就说明像素与聚类中心相似性大，反之相似性小。基于一定标准下的相似性自动划分成若干个子集(类)，使得相似度大的像素划分为相同的组织类，反之划分成不同的组织类。其聚类过程中不使用样本任何的先验信息，是一种非监督分类方法。
opencv-爱代码爱编程
目录 一、多边形的逼近 二、凸包 一、多边形的逼近 findContours后的轮廓信息countours可能过于复杂不平滑，可以用approxPolyDP函数对该多边形曲线做适当近似，这就是轮廓的多边形逼近。 apporxPolyDP就是以多边形去逼近轮廓，采用的是Douglas-Peucker算法（方法名中的DP） DP算法原理比较
opencv-爱代码爱编程
目录 一、直方图均匀化原理 二、直方图均匀化在OpenCV中的运用 一、直方图均匀化原理 直方图均匀化是通过拉伸像素强度的分布范围，使得在0~255灰阶上的分布更加均匀，提高图像的对比度。达到改善图像主管视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化的方法来增强图像细节。 原理 计算累计直方图将累计直方图进行区间转换在累计直方
讲解机器学习中的 k-爱代码爱编程
K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇。该算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点与所属簇的质心（中心）的距离最小化。 算法流程如下： 随机选择k个质心（一般为数据集中的k个随机数据点）作为初始质心。将每个数据点分配给离其最近的质心所属的簇。根据当前簇中的数据点计算新的质心位置。重复步骤2和3，直到质心位置不再改
4、k-爱代码爱编程
用聚类标签解开复杂的空间关系。 文章目录 1、简介 2、聚类标签作为特征 3、k-均值聚类 4、示例 - 加利福尼亚住房 1、简介 这节课和下一节课将使用所谓的无监督学习算法
使用代码取大量2*2像素图片各通道均值，存于excel文件中。-爱代码爱编程
任务是取下图RGB各个通道的均值及标签（R, G，B，Label）,其中标签由图片存放的文件夹标识。由于2*2像素图片较多，所以将结果放置于Excel表格中，之后使用SVM对他们进行分类。 from PIL import Image import os import pandas as pd # 输入文件夹路径 input_folder = "./
opencv-爱代码爱编程
一、方和滤波 使用API --- boxFiter(src, ddepth, ksize[,dst[,anchor[, normalize[, borderType]]]])方盒滤波 方盒滤波的卷积核如下所示： --- normalize = Ture时， a = 1 / （W*H）滤波器的宽高 --- normalize = False时，
讲解机器学习中的 k-爱代码爱编程
K-均值聚类算法是一种常见且简单的无监督学习算法，用于将数据集分为K个不同的类别。其主要思想是将数据集中的每个样本点分配给离它最近的质心，然后更新质心的位置，重复此过程直到质心不再移动或达到预定的迭代次数。 K-均值聚类算
【图像去噪的滤波器】非局部均值滤波器的实现，用于鲁棒的图像去噪研究（matlab代码实现）-爱代码爱编程
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 💥1 概述 Buades等人
r 批量对多个变量进行单因素方差分析 批量计算均值±标准差-爱代码爱编程
多个变量批量进行单因素方差 R实现 文章目录 一、批量生成均值±标准差 P值二、添加协变量单因素方差分析，生成校正P值三、在分层情况下进行单因素方差分析四、添加协变量和交互项的单因素方差分析，生成交
基于贝叶斯非局部均值优化算法实现超声图像去噪附matlab代码-爱代码爱编程
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进， 代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信
基于改进人工蜂群算法的 k 均值聚类算法（matlab代码实现）-爱代码爱编程
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