常州微亿智造申请基于K均值聚类与点位规划算法的工部件轮廓检测...

专利摘要显示,本发明的基于K均值聚类与点位规划算法的工部件轮廓检测方法,设置ROI,在ROI内生成搜索路径;对搜索路径上的点集进行遍历,以每个点为中心生成矩形单元;对矩形单元进行Kmeans聚类,对聚类结果计算类中心距离d、亮暗比例rate、亮暗分布类型type;判断类中心距离d、亮暗比例rate以及亮暗分布类型type是否同时满足三...

K均值聚类算法

K均值聚类算法,可以帮我们完成大量数据的分类任务。商业务中,精细化运营的前提是对用户进行分层,然后根据不同层次的用户采取不同的运营策略。这时候可以收集用户的消费频率、消费金额、最近消费时间等消费数据,并使用K-means算法将用户分为不同的层级,然后针对高价值用户,可以提供专享活动或个性化服务,提高用户价值感和...

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

K均值(K-means)和C均值(C-means,也称为模糊C均值,FuzzyC-Means,FCM)是两种常见的聚类算法,以下简单介绍下这两种方法,已经熟知的小伙伴可略过。K-means算法是一种无监督学习方法,它的目标是将数据集划分为K个不重叠的子集(簇),使得每个数据点到其所属簇中心(质心)的平方距离之和最小。这个算法假设簇是...

详解C++ 实现K-means算法

迭代更新分配步骤:固定聚类中心,为每个数据点分配最近的聚类中心,即更新:更新步骤:固定,更新聚类中心,使得目标函数最小化。聚类中心更新为所属聚类的所有数据点的均值:算法终止条件迭代进行分配步骤和更新步骤,直到聚类中心不再发生显著变化,或者达到预设的最大迭代次数。四、K-means算法的C++实现首先是头...

USPTO《2024年7月主题适格示例集》全译(二)

接下来,使用k均值(k-means)聚类算法进行聚类,以分离混合信号中的不同语音源Sn。嵌入向量V被聚类为k个不同的组,每个组代表Sn的一个不同语音源。聚类算法任意选择k个初始中心C。然后,直到算法收敛,嵌入向量V被分配到与其最接近的聚类中心,每个中心被移动到其当前分配的聚类子集的平均值。这一过程结束后,嵌入向量V...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering)、DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)、高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)等(www.e993.com)2024年11月19日。其中,K均值聚类算法(通常称为K-means算法)的早期版本由StuartLloyd在1957年提出。他的研究是为了优化通信系统...

水务一线 | 知己知彼,用水量聚类分析一年内城市用水量的变化规律

K均值聚类算法具有模式识别和异常值诊断功能,为获得接近全局最优结果,通常需要针对不同的分类质心初始值进行计算。考虑到类别数K值不是预先指定的,需要尝试采用不同的K值进行分析。以华东某城市的某年各日用水量作为原始数据,首先,针对小时用水量变化的上凸或下凹特性,引入加权方法修正异常值;然后,根据计算结果,分析...

AI产品经理必知的100个专业术语

分类是将输入数据分配到预定义类别中的任务。常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代...

西安一高校老师实名公开举报!397页PDF痛诉同院老师学术不端,评审...

《空间加权模糊C均值聚类图像分割算法》(核心二类,2017年发表)《spatiallyconstrainedFuzzyc-meansclusteringalgorithmforimagesegmentation》(权威三类,2019年发表)《adaptivespatiallyweightedfuzzyc-meansclusteringforimagesegmentation》(一般期刊,2022年发表)这三篇论文均研究模糊C均值算法在图像分割...

北京遥测技术研究所2025年博士、硕士研究生招生简章

??感知器算法,扩展的感知器算法,最小均方误差算法,支持矢量机;??前馈神经网络分类器的基本结构,前馈运算的方法;??误差反向传播算法。4)非监督学习与聚类??非监督学习的基本概念,聚类的准则函数;聚类方法:K-均值聚类,模糊K-均值聚类。2、硕士招生目录...