KMeans算法在opencv中

Question

我有一些關於kmeans算法在opencv中的問題。我有一個任務來訓練神經網絡來識別字母間的空白空間和訓練空格我有一個這樣的代碼w_space_group = max(enumerate(k_means.cluster_centers_), key = lambda x: x[1])[0]這應該使集羣和空白的字母分開，並建立一組空白。

有人可以解釋我是什麼意思這個key=lambda x:x[1])[0]？另外，什麼意思是cluster_centers_，k_means還有其他一些屬性嗎？ k_means是否會自動知道他的任務是將字母與空格分開？在此先感謝:)

Answer 1

enumerate創建(index, k_means.cluster_centers_[index])的元組。參數key告訴max函數使用該元組的第二個條目來搜索最大值。 （而不是使用索引，這沒有多大意義）

k-Means不知道你想要從數據中分離出空格。它所做的是在你的數據中找到k個簇。那麼結果的意義完全取決於你對k-Means的輸入。