Opencv k-平均聚类算法第二步

以下是关于Opencv k-平均聚类算法第二步的详细攻略。

Opencv k-平均聚类算法第二步基本原理

k-平聚类算法第二步是指对聚类结果进行评估，来判断聚类的效果和准确度。用的评估指标包括SSE、轮廓系数等。

Opencv k-平均聚算法第二步的步骤

1. 计算SSE
2. 计算轮廓系数

示例

下面两个Opencv k平均聚类算法第二步的示例：

示例1：使用k-平均聚类算法对图像进行分割

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为一维数组
data = img.reshape((-1, 3))

# 将数据转换为32类型
data = np.float32(data)

# 定义停止条件
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)

# 随机初始化簇的心点
k = 3
ret label, center = cv2.kmeans(data, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

# 计算SSE
SSE = np.sum((data -[label.flatten()]) ** 2)

# 计算轮廓系数
from sklearn.metrics import silhouette_score
score = silhouette_score(data, label.flatten())

# 显示分割结果
print('SSE:', SSE)
print('Silhouette Score:', score)

该示例中，我们使用k-平均聚类算法对图像进行分割。在第一步中，我们随机初始化簇的中心点，现在我们需要通过计SSE和轮廓系数来评估聚类的效果和准确度。最后，我们将SSE和轮廓系数输出。

示例2：使用k-平均聚类算法对数据进行聚类

```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

生成数据

x = np.random.randint(25, 100, 25)
y = np.random.randint(175, 255, 25)
z = np.hstack((x, y))
z = z.reshape((50, 1))
z = np.float32(z)

定义停止条件

criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)

随机初始化的中心

k =
ret, label, center = cv2.kmeans(z, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

计算SSE

SSE = np.sum((z - center[label.flatten()]) ** 2)

计算轮廓系数

from sklearn.metrics import silhouette_score
score = silhouette_score(z, label.flatten())

显示聚类结果

plt.hist(z[label.ravel() == 0], 256, [0, 256], color='r')
plt.hist(z[label.ravel() == 1], 256, [0, 256], color='b')
plt.show()

显示评估结果

print('SSE:', SSE)
print('Silhouette Score:', score)
`

该示例，我们使用k-平均聚类算法对数据进行聚类。在第一步中，我们随机初始化簇的中心点，现在我们需要通过计算SSE和轮廓系数来评估聚类的效果和准确度。最后，我们将SSE和轮廓系数输出，并聚类结果。

结论

Opencv k-平均聚类算法第二步是对聚类结果进行评估的重要步骤，通过评估指标可以判断聚类的效果和准确度。通过本文介绍，应该已经了解Opencv k-平均聚类算法第二步的基本原理、步骤和两个示例说明，需要灵活使用。