《基于均值聚类的车牌定位与识别系统》是一个典型的计算机视觉与图像处理项目，它主要涉及以下几个核心知识点： 1. **车牌定位**：在车辆监控或交通管理中，车牌定位是首要步骤，目的是在复杂背景中准确找到车牌的位置。这通常通过图像预处理（如灰度化、二值化、边缘检测等）来实现。均值聚类在此过程中起到关键作
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kmeans聚类算法，目前只支持一位数组。亲测可用。
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本代码用来计算图像的基本参数信息，包括图像均值、方差、信息熵。希望对大家有帮助。
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BIRCH 聚类算法是一种增量且基于层次的聚类方法，适用于大规模数据集。它使用一种树形结构称为 CF 树来存储聚类信息，其中每个节点表示一个聚类，并包含该聚类中点的数量、质心和半径。BIRCH 算法主要用于数据挖掘、机器学习和大数据模式识别。
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Yahoo！地图丛集的使用示例：- 创建地图对象- 设置地图中心点和缩放级别- 创建标记并添加到地图- 为标记设置位置- 创建多个标记并添加到地图
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基于结巴分词词性标注视频文档摘要简介文本聚类
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K均值（K-Means）聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的数据点划分为K个簇。下面是一个简单的K均值聚类算法的Python实现示例，使用NumPy库来进行数值计算
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