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gjk算法（gjk算法 MATLAB）

科技前沿 • • 阅读 41

gjk算法（gjk算法 MATLAB）svg xmlns http www w3 org 2000 svg style display none svg

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。



 <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"> <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path> </svg> <p>关于K聚类&#xff0c;我曾经在一篇博客中提到过&#xff0c;这里简单的做个回顾。</p>

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KMeans的步骤以及其他的聚类算法

K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算

其他聚类算法：二分K-均值

讲解一下步骤，其实就是说明一下伪代码

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OpenCV中使用cv2.kmeans()对数据进行分类

1. data：应该是np.float32类型的数据，每个特征应该放在一列。

2. K：聚类的最终数目

3. criteria：终止迭代的条件。当条件满足，算法的迭代终止。它应该是一个含有3个成员的元组，它们是（type，max_iter， epsilon）:

type终止的类型：有如下三种选择：


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- cv2.TERM_CRITERIA_EPS 只有精确度epslion满足时停止迭代

- cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER 当迭代次数超过阈值时停止迭代

– cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER 上面的任何一个条件满足时停止迭代

max_iter：最大迭代次数

epsilon：精确度阈值

4. attempts：使用不同的起始标记来执行算法的次数。算法会返回紧密度最好的标记。紧密度也会作为输出被返回

5. flags：用来设置如何选择起始中心。通常我们有两个选择：cv2.KMEANS_PP_CENTERS和 cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS。

输出参数：

1. compactness：紧密度返回每个点到相应中心的距离的平方和

2. labels：标志数组，每个成员被标记为0，1等

3. centers：有聚类的中心组成的数组

 

在这里插入图片描述
 

我们使用KMeans函数。先设置好终止条件。10次迭代或者精确度epsilon=1.0
 

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在这里插入图片描述
 

在这里插入图片描述
 

 

在这里插入图片描述
 

分别取K=2、4、8
 

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在这里插入图片描述
 


                    


                    


                    

                        

                            

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