opencv學習之聚類與k均值聚類

在無監督學習中，數據不帶任何標籤。能找出數據內在分類規則，並分成獨立的點集（蔟），算法稱爲聚類算法。 K均值聚類（K-means） K-均值是最普及的聚類算法，算法接受一個未標記的數據集，然後將數據聚類成不同的組。 在下圖中，可以看到，A，B，C，D，E是五個樣本點，而灰色的點是隨機點，也就是我們用來找點羣的點。有兩個種子點，所以K=2。  然後，K-Means的算法如下：  1）隨機在圖中取K（

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