重要说明：此工具箱仅支持ArcGIS Pro 和 ArcGIS 10.6 或更高版本。不要浪费时间在 ArcGIS 10.5 或更早版本上尝试。 用户手册：https://www.whiteboxgeo.com/manual/wbt_book/preface.html WhiteboxTools-ArcGI 例如成本-距离分析、距离缓冲和栅格重分类。遥感和图像处理任务包括图像增强（例如全色锐化、对比度调整）、图像拼接、大量过滤操作、简单分类（k-means）和常见的图像变换。白盒工具还包含用于空间水文分析（例如流量累积、流域划定、河流网络分析、汇移除）、地形分析（例如常见地形指数，如坡度、曲率、湿度指数、山体阴影；测高分析；多尺度地形）的高级工具位置分析）和激光雷达数据处理。LiDAR 点云可以被查询（LidarInfo、LidarHistogram）、分割、平铺和连接，分析异常值，插值到栅格（DEM，强度图像），并且可以对地面点进行分类或过滤。白盒工具不是制图或空间数据可视化包；相反，它旨在用作其他数据可视化软件（主要是 GIS）的分析后端。

Python 豆瓣书评 bs4多页爬虫 jieba中文分词 tf-idf向量化 kmeans聚类+统计词频 +停用词 douban图书评价 浏览器多页爬虫 jupyter notebook numpy pandas sklearn 数据分析 数据挖掘

kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。其实现步骤如下： (1) 随机选取K个对象作为初始的聚类中心 (2) 计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 (3) 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。 (4) 重复步骤2、3直到满足某个终止条件。终止条件可以是聚类中心再发生变化或者误差平方和局部最小等。 此代码可直接运行，在此基础上进行二次开发任务！

Python数据分析与机器学习-使用Kmeans进行图像压缩 Python数据分析与机器学习-使用Kmeans进行图像压缩

Python 58同城房价bs4 beautiful soup爬虫获取 room_name room_type room_area room_addr0 room_addr1 room_price房价名称类型面积地址价格等 jieba中文分词 tf-idf向量化 kmeans聚类 浏览器多页爬虫 jupyter notebook numpy pandas sklearn 数据分析 数据挖掘

这个代码主要是介绍了python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。一共使用了两种方法，其中方法a.py使用了三通道像素值rgb共三个特征，方法b.py使用了rgb+像素坐标xy共5个特征。

kmeans 聚类问题实例，用kmeans聚类算法将数据分成三类，实现三分类问题，并将分类结果进行储存

kmeans 分析matlab代码K均值聚类 这是K-means算法在MATLAB和Python中的简单实现 K-means 聚类是一种矢量量化方法，最初来自信号处理，在数据挖掘中流行用于聚类分析。 k-means聚类旨在将n个观测值划分为k个簇，其中每个观测值都属于具有最近均值的簇，作为簇的原型。 这导致将数据空间划分为 Voronoi 单元。 该代码实现了 K-means 算法并在一个简单的 2D 数据集上对其进行了测试。 例子 在这个例子中，我们首先从三个正态分布生成一个点数据集并标记数据集。 这个带有正确标签的数据集是我们的真实值。 然后我们重新调整标签并为新数据集运行 k-means 算法。 该算法正确地对数据集进行聚类，并估计聚类的中心。 在最后一步，我们将我们的结果与 Mathworks 实现的 k-means 的结果进行比较。 结果 我在我的机器上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.8122, mu1: [-0.2165 4.0360], mu2: [4.2571 0.0152], mu3: [-1.1291 -3.0925] iterati

txt文件——用制表符做为分隔符的txt文件，文件名为protein.txt。数据内容主要 描述的是欧洲蛋白质消费数据（Protein Consumption in Europe）。 Protein数据集给出了欧洲25个国家对9类食物的消费数据，由25行10列构成 每一行记录代表的是一个国家的蛋白质消费数据；

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。