基于K-means(K均值)聚类算法的图像特征分割研究-含Matlab代码

到的效果最优。陈科尹等人提出基于统计直方图 K-means 聚类的水稻冠层图像分割方法,分别与 K-means、K-means++、 k-mc2、 afk-mc2 共 4 种常用的均值聚类水稻冠层图像特征像素提取方法进行对比,结果表明基于统计直方图K-means 聚类算法均优于以上 4 种聚类方法。王爱莲等人探讨 K-means 算法在图像分割时在 RGB 和 YUV 颜色空间的分割结果,结果表明使用...

视觉享受,兼顾人文观感和几何特征的字体「GitHub 热点速览 v.22.46」

GitHub 上开源的字体不在少数,但是支持汉字以及其他非英文语言的字体少之又少,记得上一个字体还是 霞鹜文楷,本周 B 站知名设计 UP 主开源了的得意黑体在人文观感和几何特征之间找到了美的平衡。而文本编辑器剪视频 autocut 则优雅和便捷之间找到它的平衡,分布式时序数据库 greptimedb 灵活地周旋于强分析力和高性能,LaTeX 生成器 latexify_py 两手抓住 Python...

目标检测模型、卷积网络的感受野与分形特征

e Bias),卷积网络有这样位置相关的归纳偏执。如上图 Layer_2N 中的蓝绿色格点,只能感知到 Layer_N 红色线框中的图像信息,Layer_3N 则能感知到全图的信息。所以如果 CNN的特征图(Feature Map)遵循金字塔结构,即下一层的特征图大小大于上一层的特征图,且无残差结构,那么在CNN中不同的层的不同特征格点(Feature Map’s Grid)感知到的信息是有差异的且位...

特征工程-主成分分析PCA

文章目录 简介步骤均值协方差矩阵特征值和特征向量第一主成分 python代码 简介 主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)是常用的降维方法,用较少的互不相关的新变量来反映原变量所表示的大部分信息,有效解决维度灾难问题。 一种直观的解释是,主成分是对所有样本点的一种投影,且我们希望投影后可以尽可能的分开,即使得投影后样本点的方差最大化。不难理解,方差越大,越能反...

这或许是全网最全时间序列特征工程构造的文章了

数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中,可以说特征工程是机器学习成功的关键。 那特征工程是什么? 特征工程又包含了 Data PreProcessing(数据预处理)、Feature Extraction(特征提取)、Feature Selection(特征选择)和 Feature construction(...

Pytorch ——特征图的可视化

以加载不同版本的预训练权重,比如models.ResNet18_Weights.DEFAULT,就加载默认最新的ResNet18权重文件,还有其他参数形式,具体参考官网* 二、示例1.ResNet50特征图可视化原图特征图2.AlexNet可视化 总结 前言 Pytroch中间层的特征图可视化,网上已经有很多教程,比如用hook钩子函数,但是代码都写得不是很清楚,所以还是自己去摸索一下。 一、torc...

【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法(LDA)

本文介绍了特征降维的两种方式主成分分析(PCA)与线性判别分析算法(LDA)。并且通过鸢尾花实际案例详细介绍了直接减少特征建模、使用PCA建模以及使用线性判别分析算法进行建模这3种建模方式对预测准确率结果的影响。 目录 1. 特征降维的主要目的2. 常见特征降维的算法是主成分分析:PCA3. PCA建模与直接减少特征数建模对比----鸢尾花数据集为例3.1 直接减少特征数目建模3.2 不减少特征数目...

线上Electron应用具备哪些特征

Electron 应用以及如何把 Electron 应用分发给用户。如果按照一个产品的生命周期来考虑,那么我们现在面对的是如何观察、分析、调试线上应用了,如果你不了解 Electron 应用在用户侧的特征,那么就很难正确的分析线上应用的问题。本节我们通过介绍 Electron 应用安装目录的结构、缓存目录的结构、注册表信息、全量升级缓存目录的结构等信息来介绍线上应用的特征,除此之外我们还介绍了开发环...

机器学习笔记 十六:基于Boruta算法的随机森林(RF)特征重要性评估

Importance)2.3.2 排列重要性(Permutation Importance)2.3.3 Boruta2.3.3.1 算法步骤: 3. 葡萄酒数据集实验3.1 探索性数据分析3.1.1 特征相关性分析(热图) 1. Boruta         Boruta是一种所有相关的特征选择方法,而其他大多数方法都是最小最优的,这意味着它试图找到所有携带信息的特征用于预测,而不是寻找一个可能的紧凑...

不要再说离群点难观测,来学学这种特征异常检测的高效方法

其处理,这样可以有效避免异常数据对模型拟合的影响。因此,针对风控建模数据宽表的样本异常值检测,尤其是面向对异常值比较敏感的算法模型(逻辑回归、线性回归等),已经是建模流程默认的一项“标配”环节,往往在特征缺失值处理前后进行应用。同时,异常值数据检测分析,也是我们从事数据分析或数据建模岗位必须掌握的重点内容之一。 1、异常值检测背景 对于样本特征的异常值检测,常见的方法类型主要包括统计、聚类、分类等维度...
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