SSE=k∑i=1∑p∈Ci|p−mi|2 Ci 表示第i个簇,mi表示第i个簇的质心,p是数据样本点。 根据误差平方和SSE来选择K值,但并不是选SSE最小时对应的K,而是选SSE突然变小时的K,如下图,K应选3,图似手肘故得名。 代码语言:javascript 复制 importmatplotlib.pyplotasplt from sklearn.clusterimportKMeans from s...
800×600×1800×600×1是因为每个像素点需要用一个数来表示其归属的簇,K×3K×3是因为我们需要记录KK个中心点的RGB数值。所以经过K Means压缩后,我们只需要三分之一左右的数就可以表示图像。 下面的函数KMeansImage(d, n_colors)就可以用来生成n_colors个颜色构成的图像。 from sklearn.cluster import KMeans...
★ K-means 算法能够识别数据集中一定数量的中心,而中心属于特定集群所有数据点的算术平均值。然后,算法将每个数据点分配给最近的集群,因为其尝试保持尽可能小的集群(K-means 中的“means”是指计算数据平均值或查找中心的任务)。同时,K-means 尝试保持其他集群尽可能不同。
3 k-mean应用:RGB图像压缩 k-means压缩原理 这种压缩方法的本质是量化矢量(Vector Quaintization),通过 kmeans 聚类得到量化表,将每个像素用量化表中的矢量来表示,然后只要记录每个像素对应的索引值,这样原来使用 24bit 来表示一个像素,现在只需要存储记录索引值所需要的 6bit 就可了,因此实现了压缩图像 压缩测试 ...
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