机器学习 PCA降维和K-means聚类。主成分分析(PCA)和K-Means聚类是两种常用的机器学习技术,在数据预处理和无监督学习中尤其有用。PCA是一种降维技术,能够通过减少数据集的特征数目来简化数据集,同时保留大部分变异性。K-Mea - CJavaPY编程之路于20240505发布在抖音,已
在每个颜色通道上执行PCA,从而得到PCA投影(或分数)和主成分(轴),它们都将是形状为220×220的矩阵形式。 res = []cum_var = []X_t = np.transpose(X)for channel in range(3):# SEPARATE EACH RGB CHANNELpixel = X_t[channel].reshape(*ori_pixels.shape[:2])# PCApca = PCA(random_state = 123...
简介:在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(二) 重复试验 在本节中,我们将在𝑘= 2到𝑘= 20之间重复此步骤: 执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签 将每个像素替换为其聚类中心。 保存指标值以进行进一步优化:WCSS,BCSS,解释方差和图像大小 用越来越多的颜色绘制压缩图像 range_k_...
k-means聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为k个聚类中心,其中k必须由用户预先指定。 该算法的目标是将现有数据点分类为几个集群,以便: 1. 同一集群中的数据尽可能相似 2. 来自不同集群的数据尽可能不同 每个集群由聚类中心表示,聚类中心是聚类数据点的平均值。 这是算法: 1. 用户指定集群数k ...
各位读者好,在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析(PCA)在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时,使图像占用的空间尽可能地减小,这由图像的差异百分比表示。图像压缩需要几个Python库,...
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使用Matlab进行空间主成分分析(SPCA 1.1):Tarik Benkaci&N. Dechemi(2020)注:该软件包使用Pearson的相关系数计算PCA,此外(SPCA 1.1)还通过三种方法对观测值进行聚类:KNN, K均值和层次聚类。 根据您的语言:法语或英语,如果要英语版本,请转到example_eng_2.m代码并运行:然后代码显示:数据的“变量的基本特征”:和...
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