在这里,类被称为“簇”(cluster)。以图图的表情包库为例,里面有很多图片,我可以按照某种方式对其聚类,比如: 动图和静图(2个簇) 猫咪、狗头和其它小动物(3个簇) 至于怎么分是合理的,那应该以斗图效率最大化为优化目标,至于多少个簇是无法事先确定的。事实上,在真正进行聚类的时候多少个簇确实也是比较难以确定...
11. 压缩后的图片和压缩前的图片相似度还是挺高的。
读取一张示例图片或自己准备的图片,观察图片存放数据特点。 根据图片的分辨率,可适当降低分辨率。 再用k均值聚类算法,将图片中所有的颜色值做聚类。 然后用聚类中心的颜色代替原来的颜色值。 形成新的图片。 观察原始图片与新图片所占用内存的大小。 将原始图片与新图片保存成文件,观察文件的大小。 fromsklearn.datase...
K-means算法应用:图片压缩 fromsklearn.datasets import load_sample_imagefromsklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplotasplt import numpyasnp import matplotlib.imageasimg #image类可以用来读或存图片 china= load_sample_image("china.jpg") plt.imshow(china) plt.show() print(china.shape) p...
ISODATA算法 gapstatistics 算法应用 算法简介 •k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，...
5.2 读取图片并获取相关信息 image=Image.open('xiaoren.png')image #将数据转换为RGB的百分比image=np.array(image,dtype=np.float64)/255print("图片维度形状:",image.shape)#获取图片数据的维度/形状(长、宽、像素)original_shape=tuple(image.shape)print("图片形状:",image.shape)shape_size=len(original...
使用K均值聚类算法将图片相似的颜色归为不同的” k”个聚类(例如k = 64),每个簇质心(RGB值)代表其各自簇的RGB颜色空间中的颜色矢量。 根据Kmeans算法找出图片上每个像素点对应的簇质心(RGB值)的标号值。 图片存储时,我们只需存储每个像素的标签编号, 并保留每个聚类中心的颜色向量的记录,根据编号及这个聚类中心...
保存图片 im.save("save.gif","GIF") 三、利用K-Means++算法进行图像分割 3.1、利用K-Means++聚类 在利用K-Means++算法进行图像分割时,将图像中的每一个像素点作为一个样本,对RGB图像来说,每个样本包括三维:(151, 169, 205),通过归一化,将每个通道的值压缩到[0,1]区间上。数据的导入和处理如下面程序所示...
使用K均值聚类算法将图片相似的颜色归为不同的” k”个聚类(例如k = 64),每个簇质心(RGB值)代表其各自簇的RGB颜色空间中的颜色矢量。 根据Kmeans算法找出图片上每个像素点对应的簇质心(RGB值)的标号值。 图片存储时,我们只需存储每个像素的标签编号, 并保留每个聚类中心的颜色向量的记录,根据编号及这个聚类中心...
Kmeans聚类在图片上的应用 什么是Kmeans聚类 Kmeans聚类算法为一般的无监督的数据挖掘算法,它是在没有给定结果值的情况下,对于这类数据进行建模。聚类算法的目的就是根据已知的数据,将相似度较高的样本集中到各自的簇中。 Kmeans聚类思想 Kmeans就是不断的计算各样本点与簇中心之间的距离,直到收敛为止,大致分为以...