应用K-Means聚类:使用K-Means聚类算法对像素数据进行聚类。 重构图像:根据聚类结果,将每个像素替换为其所在簇的聚类中心颜色。 结果展示:将量化后的图像与原始图像进行对比。 通过对比可以发现,量化后的图像在颜色数量上大大减少,但图像的整体结构和色彩分布仍然得到了很好的保持。这证明了K-Means聚类算法在色彩量化中...
1.简单易懂:K-means算法原理简单,容易理解和实现,对于初学者来说,它是入门聚类分析的一个很好的选择。 2.计算效率高:K-means的时间复杂度大致是线性的(O(n)),这使得它在处理大数据集时比较有效率。 3.广泛应用:K-means可以用于各种数据聚类问题,并且在市场细分、社交网络分析、图像压缩等领域有广泛应用。 4....
一种常见的优化方法是采用最大距离法,如:首先选取数据集中距离最大的两个点作为初始聚类中心,将剩余数据对象依据到聚类中心点距离的远近分配到相应的簇中,并更新聚类中心,然后继续寻找与聚类中心距离最远的点作为下一个中心点…… 与此类似地还有K-Means++,它是传统K-Means的改良版,同样是基于最大距离,这里结合...
使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ab=lab_he(:,:,2:3);ab=im2single(ab);nColors=3;%重复三次聚类,避免局部最优 pixel_labels=imsegkmeans(ab,nColors,'NumAttempts',3); 对于输入中的每个对象,imsegkmeans 会返回一个...
K-means聚类常用于数据分组,把相似数据归为一类。 它是无监督学习算法,旨在优化簇内数据相似度。在客户细分中,可依消费行为将客户分不同群体。比如按购买频率和金额,区分高价值与低价值客户。图像压缩领域,K-means能减少图像颜色数量。通过聚类相似颜色,用少数代表色替代原众多颜色。文档分类时,依据文档主题相似性进行...
K-Means在计算机视觉领域的应用 1.对图像像素进行聚类 对像素进行聚类通常有两种分类方法,一是根据图片的灰度值(也就是响应值)进行聚类,二是根据图片的色彩空间进行聚类 这个地方就可以用到文章开头提到的距离度量问题,在针对灰度值进行聚类是,因为每个灰度值都是一个标量,我们可以采用欧氏距离来度量距离,但针对色彩空...
本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前,让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。 02.K均值类聚算法 K-Means算法是最流行但最简单的无监督算法。对于散布在n维空间中的所有数据点,它会将具有某些相似性的数据点归为一个群集。在随机...
kmeans聚类实现彩色图像色彩量化(使用更少色彩值表示原彩色图像) # coding: utf-8importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取原始图像img = cv2.imread('d:paojie.png')print(img.shape)#图像二维像素转换为一维data = img.reshape((-1,3)) ...
利用K-Means 聚类进行色彩量化 色彩量化问题可以定义为减少图像中颜色数量的过程。色彩量化对于某些设备显示图像非常关键,这些设备可能由于内存限制等原因只能显示有限颜色,因此,在这些设备上显示色彩通常需要在准确性和减少颜色数量之间进行权衡,在利用 K-Means 聚类进行色彩量化时,权衡两者是通过正确设置 K 参数来进行的...
之前分享过kmeans算法(传送门:数据挖掘算法—K-Means算法),这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割,使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。 步骤1:读取图像 读取hestain.png, he = imread('hestain.png'); imshow(he), title('H&E image'); ...