K-Means是一种无监督学习算法,它可以帮助我们对图像像素进行分类,将其分成不同的区域。我们将逐步讲解K-Means聚类、数据规范化工具和图像处理工具的使用,并详细分析每段代码。 1. K-Means算法简介 K-Means算法是一种无监督学习算法,旨在将数据分成K个聚类。它通过最小化类内误差平方和(SSE)来将数据聚集在不同...
【摘要】 机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法) 介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术,目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法,在图像压缩中被广泛应用。通过将图像中的像素聚类为有限的几种颜色,从而降低图像的复杂度,实现压缩效果。 应用使用场景网络传输:减少图片在...
在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压...
我们将 unit8 值转换为浮点型,因为这是 OpenCV k-means 方法的要求。 代码语言:javascript 复制 vectorized=np.float32(vectorized) 我们将以 k = 3 进行聚类,因为如果你看上面的图像,它有 3 种颜色:绿色的草地和森林、蓝色的大海和绿蓝色的海岸。 定义标准、簇数 (K) 并应用 k-means() 代码语言:javascrip...
2.1 聚类算法的定义 聚类是一种无监督学习任务,其目的是将数据集中的样本分成若干个类别,使得每个类别内部的样本尽可能相似,而不同类别之间的样本差异尽可能大。聚类方法一般不依赖于数据的标签信息,而是通过计算样本间的相似性来实现数据的分组。 常见的聚类算法有:K-means聚类、DBSCAN聚类、层次聚类、高斯混合模型(...
K-Means聚类算法是一种非常常用的聚类算法,它的目标是将数据点划分为K个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。在图像分割中,我们可以将图像中的像素点视为数据点,利用K-Means算法将它们划分为不同的区域,实现图像的分割。 二、基于K-Means聚类的图像分割步骤 初始化:首先,我们需要随机选择K个像素点作为初始...
K-means图像聚类 图像聚类,将一堆各种各样原始图像文件中,通过算法模型进行图片特征提取,然后采用聚类算法对特征进行聚类,将相似的图片进行分组归为一类。这里介绍K-means算法对特征进行聚类,可应用于测试数据的清洗、数据的搜索。 特征提取 首先介绍下用到的算法模型:Vgg16卷积网络模型,CNN模型的一种。CNN为卷积神经...
这篇文章是K均值聚类算法(K-means clustering)的一个简单应用:压缩图像。 在彩色图像中,每个像素的大小为3字节(RGB),可以表示的颜色总数为256 * 256 * 256。下图为1280 x 720像素的图像,采用PNG格式(一种无损压缩技术),大小为1.71 MB。我们的目标是使用颜色量化进一步压缩图像,尽管压缩过程会有损失。
而图像聚类则是将图像当作目标数据来聚类,使得相似度高的图像归为一类,继而提高图像的管理和检索性能。本文主要对传统的K-means聚类算法进行分析,并提出改进的k-means聚类算法,并应用于图书馆用户行为聚类分析中,通过学生借阅书籍次数聚类、学生专业与借阅书籍类型之间关系的聚类、书籍被借阅次数的聚类,了解图书馆用户...
K-means聚类算法是一种无监督学习算法,常用于图像分割。下面是关于如何使用K-means聚类算法进行图像分割的详细步骤: 1. 理解K-means聚类算法的基本原理 K-means聚类算法的基本思想是将数据集划分为K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。算法通过迭代更新簇中心和簇成员来实现这一...