目录前言一、聚类分析二、K-means原理1.距离度量算法欧几里得距离（欧氏距离）
Date:2022.4.17文章目录前言1、篡改视频生成2、篡改检测2.1、二次切比雪夫检测2.2、k-means检测3、运行结果分析前言在之前的时候，毕业设计中实现了基于帧间相关性和K-means的视频篡改检测算法，效果不错，采用matlab语言实现。主要思路包括：利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点（异常点）；利用K-means聚类算法检测视频异常点需要相关代码可以加文章最后的QQ名片咨询博主。1、篡改视频生成篡改的类型包括：视频帧删除、视频帧插入和视频帧替换。2、篡改检测以视频帧替换为例：篡改视频如下：
Date:2022.4.17文章目录前言1、篡改视频生成2、篡改检测2.1、二次切比雪夫检测2.2、k-means检测3、运行结果分析前言在之前的时候，毕业设计中实现了基于帧间相关性和K-means的视频篡改检测算法，效果不错，采用matlab语言实现。主要思路包括：利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点（异常点）；利用K-means聚类算法检测视频异常点需要相关代码可以加文章最后的QQ名片咨询博主。1、篡改视频生成篡改的类型包括：视频帧删除、视频帧插入和视频帧替换。2、篡改检测以视频帧替换为例：篡改视频如下：
前言聚类问题是无监督学习的问题，算法思想就是物以类聚，人以群分，聚类算法感知样本间的相似度，进行类别归纳，对新输入进行输出预测，输出变量取有限个离散值。本次我们使用两种方法对鸢尾花数据进行聚类。无监督就是没有标签的进行分类K-means聚类算法K-means聚类算法（k-均值或k-平均）聚类算法。算法思想就是首先随机确定k个中心点作为聚类中心，然后把每个数据点分配给最邻近的中心点，分配完成后形成k个聚类，计算各个聚类的平均中心点，将其作为该聚类新的类中心点，然后迭代上述步骤知道分配过程不在产生变化。算法流程随机选择K个随机点（成为聚类中心）对数据集中的每个数据点，按照距离K个中心点的距离，将其
前言聚类问题是无监督学习的问题，算法思想就是物以类聚，人以群分，聚类算法感知样本间的相似度，进行类别归纳，对新输入进行输出预测，输出变量取有限个离散值。本次我们使用两种方法对鸢尾花数据进行聚类。无监督就是没有标签的进行分类K-means聚类算法K-means聚类算法（k-均值或k-平均）聚类算法。算法思想就是首先随机确定k个中心点作为聚类中心，然后把每个数据点分配给最邻近的中心点，分配完成后形成k个聚类，计算各个聚类的平均中心点，将其作为该聚类新的类中心点，然后迭代上述步骤知道分配过程不在产生变化。算法流程随机选择K个随机点（成为聚类中心）对数据集中的每个数据点，按照距离K个中心点的距离，将其
摘要：本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。本文分享自华为云社区《[Python图像处理]十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割》，作者：eastmount。本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。基础性文章，希望对你有所帮助。一.K-Means原理二.K-Means聚类分割灰度图像三.K-Means聚类对比分割彩色图像注意：该部分知识均为杨秀璋查阅资料撰写，未经授权禁止转载，谢谢！！如果有问题随时私聊我，只望您能从这个系列中学到知识，一起加油喔~该系列在github所有源代
摘要：本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。本文分享自华为云社区《[Python图像处理]十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割》，作者：eastmount。本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。基础性文章，希望对你有所帮助。一.K-Means原理二.K-Means聚类分割灰度图像三.K-Means聚类对比分割彩色图像注意：该部分知识均为杨秀璋查阅资料撰写，未经授权禁止转载，谢谢！！如果有问题随时私聊我，只望您能从这个系列中学到知识，一起加油喔~该系列在github所有源代
k-means聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别。比如说我们有一堆树叶，对于分类问题来说，我们已经知道了过去的每一片树叶的类别。比如这个是枫树叶，那个是橡树叶，经过学习之后拿来一片新的叶子，你看了一眼，然后说这是枫树叶。而对于聚类问题，这里一堆树叶的具体类别你是不知道的，所以你只能学习，这个叶子是圆的，那个是五角星形的；这个边缘光滑，那个边缘有锯齿……这样你根据自己的判定，把一箱子树叶分成了几个小堆，但是这一堆到底
k-means聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别。比如说我们有一堆树叶，对于分类问题来说，我们已经知道了过去的每一片树叶的类别。比如这个是枫树叶，那个是橡树叶，经过学习之后拿来一片新的叶子，你看了一眼，然后说这是枫树叶。而对于聚类问题，这里一堆树叶的具体类别你是不知道的，所以你只能学习，这个叶子是圆的，那个是五角星形的；这个边缘光滑，那个边缘有锯齿……这样你根据自己的判定，把一箱子树叶分成了几个小堆，但是这一堆到底
anchors运行trains.py没有生成anchor原因程序kmeans改动（距离、k-means++）运行trains.py没有生成anchor原因yolov5运行后有一行autoanchor:一些教程的生成图如下训练一开始会先计算BestPossibleRecall(BPR)，当BPR时，再在kmean_anchors函数中进行k均值和遗传算法更新anchors。但是我的数据集BPR=0.9997，所以没有生成新的anchors。默认的预设anchors很匹配我的训练数据，anchors就不会在更改，就使用预设的。改了聚类的欧氏距离为iou，和去掉遗传算法，都没有预设的效果好。yolo
