meanshift算法是属于聚类算法还是属于区域分割算法？...

精选知识

属于聚类算法,指向概率密度梯度最大的方向,收敛到一个稳态点.

其他类似问题

问题1：如何判断聚类算法图像分割结果的质量,在K-means和FCM 算法下[数学科目]

理论上就看聚类结果的标准差就可以,其实如果自己做实验的话,用人眼看就行了.

问题2：聚类算法和分类算法有什么区别么?[数学科目]

聚类是未知结果会有多少类的,即可能聚成10个类也可能聚成100个类,只是根据某些相似性条件把数据聚合在一起,当然也有让用户自定义类数目的聚类算法,但这个数目也不好定的.分类是已知一共有多少类,并明确知道该类的特点,然后把未知的按一定规则分到某一个类中

聚类聚类的数据集要比较多,这样才有东西聚成一堆一堆的.分类可以多可以少,当然数据量大才能很好地说明分类算法的优异.但实际上分类算法在确定某些规则后,你可以只有一个未知的数据也可以把它分到某一个类别当中,但聚类如果只有一个未知的数据怎么聚啊.

问题3：请问你有遥感图像分割和聚类的程序吗?或者能不能告诉我方法和思路啊,先谢了

去matlab的论坛去找找,有的,或者去CNDS网站里面下载

问题4：什么叫清晰分割法?什么叫不清晰分割法?[政治科目]

清晰分割法

若两关键组分的挥发度相差较大,且两者为相邻组分,此时可认为比重关键组分还重的组分全部从塔釜排除,在塔顶产品中含量极小,可以忽略；比关键组分还轻的组分全部从塔顶蒸出,在塔釜中含量极小,可以忽略.

非清晰分割法

若两关键组分的挥发度相差不大,或两关键组分不是相邻组分,则比重关键组分还重的组分在塔顶有微量存在,比轻关键组分还轻的组分在塔釜有微量存在.

问题5：k均值聚类算法原理[数学科目]

?\x09算法：

第一步：选K个初始聚类中心,z1(1),z2(1),…,zK(1),其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号.聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心.

第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K个聚类中心中的某一个zj(1).

假设i=j时,,则 ,其中k为迭代运算的次序号,第一次迭代k=1,Sj表示第j个聚类,其聚类中心为zj.

第三步：计算各个聚类中心的新的向量值,zj(k+1),j=1,2,…,K

求各聚类域中所包含样本的均值向量：

其中Nj为第j个聚类域Sj中所包含的样本个数.以均值向量作为新的聚类中心,可使如下聚类准则函数最小：

在这一步中要分别计算K个聚类中的样本均值向量,所以称之为K-均值算法.

第四步：若 ,j=1,2,…,K,则返回第二步,将模式样本逐个重新分类,重复迭代运算；

若 ,j=1,2,…,K,则算法收敛,计算结束.