摘要：
有监督学习 常用分类算法 KNN:K近邻分类器。通过计算待分类数据点，与已知数据中所有点的距离，取距离最小的前K个点，根据"少数服从多数"的原则，将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别。 在sklearn中，使用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier创建K邻近 阅读全文
摘要：
聚类的实际应用，图像分割。 利用图像的特征将图像分割为多个不相重叠的区域。 常用的方法有阈值分割，边缘分割，直方图法，特定理论(基于聚类，小波分析等)。 实例:利用k means聚类算法对图像像素点颜色进行聚类以分割图像。 输出:同一聚类的点以相同颜色表示，不同聚类的像素点以不同的颜色表示。 用PI 阅读全文