算法原理：1.K-means算法以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
2.DBSCAN算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。
算法功能：通过以上两种方法对图像实现聚类（无监督学习），并比较其区别。
2022-12-26 19:31:27
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轮胎纹理图像识别数据集，此数据集包含有标签的破损和正常轮胎图像，该数据集共包含1028张轮胎图像。
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2022-12-18 18:29:13
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木瓜成熟度图像识别数据集，实验共使用了57种水果的130个样本。这些果实可分为三个成熟期(EM1、EM2和EM3)。有些图像有多个采集，拥有多个图像。
木瓜成熟度图像识别数据集，实验共使用了57种水果的130个样本。这些果实可分为三个成熟期(EM1、EM2和EM3)。有些图像有多个采集，拥有多个图像。
2022-12-18 18:29:00
210.43MB
葡萄叶图像数据集，Ak, Ala Idris, Büzgülü， Dimnit和Nazli葡萄叶子图片，每类葡萄100张图片。
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2022-12-18 18:28:47
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甘蔗茎秆状态数据集，分为健康和有损害2类，共2800多张图片
甘蔗茎秆状态数据集，分为健康和有损害2类，共2800多张图片
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2022-12-12 11:29:08
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实现效果界面https://www.cnblogs.com/yuanhang110/p/11229358.html
百度智能云平台api调用实现菜品识别。通过Java实现。
2022-12-11 17:18:35
9.32MB
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