Algorithme de Lloyd-Max

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Introduction à la mécanique structurale

Introduit des concepts de mécanique structurale tels que les charges distribuées, les centroïdes et l'équilibre en 2D et 3D.

Problème de vecteur le plus proche: cellules de Voronoi

Explore le problème vectoriel le plus proche et les cellules Voronoi dans les algorithmes de réduction de réseau.

K-means Clustering: Algorithme de Lloyd et espace RVB

Explique le clustering K-means avec l'algorithme de Lloyd et l'espace RVB pour la segmentation des couleurs.

Traitement d'image I: quantification et analyse d'histogramme

Explore la quantification d'images, l'analyse d'histogrammes et le compromis entre la résolution spatiale et celle en niveaux de gris.

Clustering: Méthodes hiérarchiques et méthodes K-means

Introduit des méthodes de regroupement hiérarchique et k-means, en discutant des approches de construction, des fonctions de liaison, de la méthode de Ward, de l'algorithme Lloyd et de k-means++.

Problème de vecteur le plus proche: cellules de Voronoi

Explore le problème de vecteur le plus proche dans les réseaux et le rôle des cellules de Voronoi dans la détermination du vecteur le plus proche.

Algorithme de K-means: Démo

Introduit l'algorithme k-means pour regrouper les points de données en fonction des centroïdes et des mises à jour itératives.

K-Means: Mise en œuvre et analyse

Couvre la mise en œuvre et l'analyse de l'algorithme K-Means, y compris l'initialisation du centroïde, l'attribution de points et l'impact du bruit.

Clustering K-Means : Compression d'image

Couvre l'algorithme K-means pour la compression d'image et PCA pour la réduction de dimensionnalité.

Techniques de clustering : K-means et DBSCAN

Explore les techniques de regroupement k-means et DBSCAN, couvrant les types d'affectation et de classification des points de données.