摘要：
目标 在本章中，我们将了解K Means聚类的概念，其工作原理等。 理论 我们将用一个常用的例子来处理这个问题。 T shirt尺寸问题 考虑一家公司，该公司将向市场发布新型号的T恤。显然，他们将不得不制造不同尺寸的模型，以满足各种规模的人们的需求。因此，该公司会记录人们的身高和体重数据，并将其绘制 阅读全文
摘要：
目标 在本章中，我们将重新识别手写数据集，但是使用SVM而不是kNN。 识别手写数字 在kNN中，我们直接使用像素强度作为特征向量。这次我们将使用定向梯度直方图(HOG)作为特征向量。 在这里，在找到HOG之前，我们使用其二阶矩对图像进行偏斜校正。因此，我们首先定义一个函数 deskew() ，该函 阅读全文
摘要：
目标 在这一章中 我们将对SVM有一个直观的了解 理论 线性可分数据 考虑下面的图像，它具有两种数据类型，红色和蓝色。在kNN中，对于测试数据，我们用来测量其与所有训练样本的距离，并以最小的距离作为样本。测量所有距离都需要花费大量时间，并且需要大量内存来存储所有训练样本。但是考虑到图像中给出的数据， 阅读全文
摘要：
目标 了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类 理解参数 输入参数 1. sample ：它应该是 np.float32 数据类型，并且每个功能都应该放在单个列中。 2. nclusters(K) ：结束条件所需的簇数 3. criteria ：这是迭代终止条件。满足此条件 阅读全文