KMeans算法在opencv中

Question

我有一些关于kmeans算法在opencv中的问题。我有一个任务来训练神经网络来识别字母间的空白空间和训练空格我有一个这样的代码w_space_group = max(enumerate(k_means.cluster_centers_), key = lambda x: x[1])[0]这应该使集群和空白的字母分开，并建立一组空白。

有人可以解释我是什么意思这个key=lambda x:x[1])[0]？另外，什么意思是cluster_centers_，k_means还有其他一些属性吗？ k_means是否会自动知道他的任务是将字母与空格分开？在此先感谢:)

Answer 1

enumerate创建(index, k_means.cluster_centers_[index])的元组。参数key告诉max函数使用该元组的第二个条目来搜索最大值。 （而不是使用索引，这没有多大意义）

k-Means不知道你想要从数据中分离出空格。它所做的是在你的数据中找到k个簇。那么结果的意义完全取决于你对k-Means的输入。