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一个贯穿图像处理与数据挖掘的问题伟哥


/ 2017-02-19

你看出中位数的意义和感化了吗?此刻当数据点分布比力平均的时候,平均值是成心义的。可是一旦数据中具有非常值时,平均数就有可能失灵,这时就要用中位数来解除掉非常值的影响。可是平均数仍然有具有的价值,(只是某些时候我们要对其进行批改)。例如体育角逐时的打分机制,凡是是“去掉一个最高分,去掉一个最低分,然后去平均值”。明显在体育角逐打分中,用中位数就不合适。所以我们说平均数和中位数就是一对死缠烂打的狐朋狗友!后面的内容会会商这对概念在图像处置和数据挖掘中的主要使用。这涉及到简单滑润、中值滤波、K-means算法、k-Median算法等。你该当留意体味前面谈到的推衍立异思维。这能很好地协助你触类旁通。

二次立异也有良多种形式。好比逆向立异。听说人们在发现吸尘器之前最先发现的是吹尘器。一吸一吹,看似简单的一个,成果却如斯奇异。此刻同窗们进修模式婚配算法时,必然是言必称KMP算法。简直,就原有的思来说,KMP算法曾经是做到极致了。但若是你还想有所冲破呢?那就得起首打陈旧有的条条框框。所以Boyer和Moore逆其道而行之,便提出了BM算法。KMP是畴前向后做比力,而BM则是从后向前做比力。BM算法不只供给了效率,更主要的是,由他们所提出的新思为发端,后续发生了一个复杂的算法族。像BMH,BMHS等等又接踵而至。此刻现实中基于BM算法的改良算法(比拟于KMP)使用得其实更为普遍!

一、平均值与中位数:一对死缠烂打的概念

有没有更好的法子?若是你还没有想到用中位数来替代均值,那么我感觉你的思维该当不消再继续读下去了!既然(椒盐)噪声是一个非常。

平均数是统计学顶用来权衡总体程度的一个统计量。可是,明显它并不“完满”。举个例子,此刻房间里有6小我,他们的财富不尽不异,但又相差无几,这时我们能够说他们的平均身价是100万元。这个平均数根基上是成心义的,由于在假设前提下,我们晓得他们6小我的财富或多或少都在100万元上下。此刻马云俄然来了,然后房间里变成7小我了。同样的问题,房间里所有的人平均身价可能曾经冲破100亿,可是这个平均数就没有什么意义了。此刻房间里没有谁的身价在100亿上下。这时就引出了中位数的概念!把一组数从小到大陈列,取两头的阿谁数来作为权衡该组总体程度的一个统计量。若是取包含马云在内的7小我之财富的中位数,我们晓得该当仍是100万摆布,那么它明显是成心义的,它至多代表了这个总体中绝大几多人的环境。

本文援用地址:立异对于学术研究或财产使用都具有不问可知的主要感化,此刻国度也提出了要成立立异型国度的成长计谋。若是回到我们所切磋的图像处置或数据挖掘研究,细细品读此中的某些点滴,你能否能窥探出些许启迪?起首,立异能够分成两种,一种是原始立异,别的一种就是所谓的二次立异。若是一个工具过去完全不具有,你鬼使神差的就想出来,那就是原始立异。好比图灵当初石破天惊地构思出图灵机模子就是原始立异。到此刻也没有任何迹象表白,他遭到了什么事或什么人的。现实上,此刻人们(包罗我进修图灵机的时候)也很是惊讶,图灵是若何提出这种前无前人的奇思妙想的!

现实中图像由于遭到的影响,很容易被噪声所污染。如下图中的左上所示,这是一幅被椒盐噪声污染的图像。噪声表现为本来过渡滑润的(天然图像)区域中一个高耸的像素值。处置它最简单的策略是用一个低通滤波器对信号进行过滤。好比能够采用简单滑润算法。说白了,就是针对某个像素点,在其范畴的一个小窗口内(例如3×3),对所有像素值取平均,然后用这个平均值来取代窗口核心的像素值。如许就能缩小噪声和非噪声像素之间的差距。也就是让本来高的值变低一点,而让本来低的值变高一点。成果如左下图所示。易见,简单滑润有必然结果,可是并不“完满”。举个例子,此刻有一杯碱性溶液(PH7),我们不竭向此中插手纯水来稀释,成果PH值会越来越小。可是无论我们放几多水,这个值也不成能小于7。就算用尽全世界的水,它的全体仍然呈现碱性!

〇、序言

二、简单滑润与中值滤波:同时联系到LeetCode上一道Hard级此外标题问题

可是今天要谈的还不是逆序立异的话题。我们要谈的是二次立异中别的一种方式,暂且称之为“推衍立异”。这个思在现代计较机科学中可谓到处可见,若是你还没有抓住他的名门,那么申明就研究工作来说,你还没入门。举一个简单的例子作为序言的结尾。最后,“伟哥”是作为医治心绞痛的药物而研发的。可是,后来在临床试验中发觉对医治男性勃起功能妨碍愈加无效。所以此刻它次要被使用于这方面的疾病。所以我们所说的推衍的大要意义就是,把一个范畴的平行地转移到别的一个范畴,说不定就能阐扬起效!但愿本文在这方面可以或许给大师一些。

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