均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
2017-12-19 15:35
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，两个对象的距离越近，其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的，因此
2022-07-18 09:19
与分类不同，分类是示例式学习，要求分类前明确各个类别，并断言每个元素映射到一个类别，而聚类是观察式学习，在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量，是无监督学习的一种。目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技术和市场
2018-02-12 16:42
无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法，包括K-Means聚类、分层
2018-05-27 09:59
本文开始介绍了聚类算法概念，其次阐述了聚类算法的分类，最后详细介绍了聚类算法
2018-04-26 10:56
本文针对k-medoids算法具有初始点选取复杂、聚类迭代时间久、中心点选取消耗资源过多等缺点，使用Hadoop平台下的MapReduce编程框架对算法进行初始点的点
2018-05-18 09:06
K－Means是十大经典数据挖掘算法之一。K－Means和KNN（K邻近）看上去都是K打头，但却是不同种类的
2018-07-05 14:18
我们知道 k 均值总是收敛的，也就是说，k 均值算法一定会达到一种稳定状态，在此状态下，所有的点都不会从一个簇转移到另一
2018-02-23 10:54
与K均值相比最大的优点是我们无需指定指定聚类数目，聚类中心处于最高密度处也是符合直觉认知的结果。但其最大的缺点在于滑窗大小r的选取，对于结果有着很大的影响。
2018-05-25 17:10
有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类
2023-05-22 09:13
