基于高斯聚类混合模型的街道类型分类方法.pdf
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基于高斯聚类混合模型的街道类型分类方法.pdf
本发明公开了基于高斯聚类混合模型的街道类型分类方法;包括如下步骤:1、街道的设计属性数据收集及智能识别;2、街道的类型归属度指标集确定;3、构件街道类型分类算法模型。本发明根据街景图片属性等多源数据以及高斯混合聚类模型算法进行街道类型的定量化分析实现街道分类。
高斯混合模型聚类.docx
高斯混合模型详解聚类的方法有很多种,k-means要数最简单的一种聚类方法了,其大致思想就是把数据分为多个堆,每个堆就是一类。每个堆都有一个聚类中心(学习的结果就是获得这k个聚类中心),这个中心就是这个类中所有数据的均值,而这个堆中所有的点到该类的聚类中心都小于到其他类的聚类中心(分类的过程就是将未知数据对这k个聚类中心进行比较的过程,离谁近就是谁)。其实k-means算的上最直观、最方便理解的一种聚类方式了,原则就是把最像的数据分在一起,而“像”这个定义由我们来完成,比如说欧式距离的最小,等等。想对k-
高斯混合模型聚类.docx
高斯混合模型详解聚类的方法有很多种,k-means要数最简单的一种聚类方法了,其大致思想就是把数据分为多个堆,每个堆就是一类。每个堆都有一个聚类中心(学习的结果就是获得这k个聚类中心),这个中心就是这个类中所有数据的均值,而这个堆中所有的点到该类的聚类中心都小于到其他类的聚类中心(分类的过程就是将未知数据对这k个聚类中心进行比较的过程,离谁近就是谁)。其实k-means算的上最直观、最方便理解的一种聚类方式了,原则就是把最像的数据分在一起,而“像”这个定义由我们来完成,比如说欧式距离的最小,等等。想对k-
高斯混合模型聚类.docx
高斯混合模型详解聚类的方法有很多种,k-means要数最简单的一种聚类方法了,其大致思想就是把数据分为多个堆,每个堆就是一类。每个堆都有一个聚类中心(学习的结果就是获得这k个聚类中心),这个中心就是这个类中所有数据的均值,而这个堆中所有的点到该类的聚类中心都小于到其他类的聚类中心(分类的过程就是将未知数据对这k个聚类中心进行比较的过程,离谁近就是谁)。其实k-means算的上最直观、最方便理解的一种聚类方式了,原则就是把最像的数据分在一起,而“像”这个定义由我们来完成,比如说欧式距离的最小,等等。想对k-
基于高斯混合模型的改进的减法聚类算法.docx
基于高斯混合模型的改进的减法聚类算法IntroductionGaussianMixtureModel(GMM)isastatisticalmodelusedinunsupervisedlearningforrepresentingthedistributionofdatainamulti-dimensionalspace.ThemodelassumesthateachdatapointisgeneratedfromamixtureofGaussiandistributionswithunknownpara