K-means clustering in opencv

1. Qu'est-ce que K-means clustering dans la segmentation d'images?
2. Qu'est-ce que K-means regroupe à Python?
3. Qu'est-ce que K-means clustering Expliquez avec exemple?

Qu'est-ce que K-means clustering dans la segmentation d'images?

L'algorithme de clustering K -means est un algorithme non supervisé et il est utilisé pour segmenter la zone d'intérêt à partir de l'arrière-plan. Mais avant d'appliquer l'algorithme K -means, une première amélioration partielle d'étirement est appliquée à l'image pour améliorer la qualité de l'image.

Qu'est-ce que K-means regroupe à Python?

K-means est une méthode d'apprentissage non supervisée pour clustering des points de données. L'algorithme divise itérativement les points de données en clusters k en minimisant la variance dans chaque cluster.

Qu'est-ce que K-means clustering Expliquez avec exemple?

Utiliser k signifie le clustering pour générer des groupes composés d'observations avec des caractéristiques similaires. Par exemple, si vous avez des données clients, vous voudrez peut-être créer des ensembles de clients similaires, puis cibler chaque groupe avec différents types de marketing. K signifie que le regroupement est un algorithme d'apprentissage automatique populaire.