随着循环次数逐渐收敛,不难证第1步随机的初始质心对结果无影响,即使得K-means算法具有普遍适用性。 可以看出,第六次更新后聚类相同,数据收敛。 大家可以尝试修改初始质心,查看结果是否一致。 sklearn库调用 上面手动复现了K-means代码的实现,但其实sklearn库有相应的封装函数,本节介绍其调用。sklearn.cluster.KMeans...
K Means是一种常见的聚类方法,其思想就是让“距离”近的数据点分在一类。这里的“距离”就是指两个像素点RBG差值的平方和的根号。 Dist(P1,P2)=||P1−P2|| K Means压缩图像的原理是,用每个聚类(cluster)的中心点(center)来代替聚类中所有像素原本的颜色,所以压缩后的图像只保留了KK个颜色。 假如这个600×...
在使用 Kmeans 算法进行聚类时,可以利用肘部原理观察 _ 折线图来选择 k 值。A.迭代次数B.兰德指数C.轮廓系数D.欧式距离
近邻插值算法 1. 原理简介 将目标图像中的点,对应到原图像中后,找到最相邻的整数坐标点的像素值,作为该点的像素值输出。 如上图所示,目标图像中的某点投影到原图像中的位置为点P,与P距离最近的点为Q11,此时易知,f(P)=f(Q11)。 2. 例子说明 如图所示: 将一幅3*3图像放大到4*4,用f(x , y)表示原...
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k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。 比如将下图中数据分为3簇,不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。
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K Means压缩图像的原理是,用每个聚类(cluster)的中心点(center)来代替聚类中所有像素原本的颜色,所以压缩后的图像只保留了KK个颜色。 假如这个600×800600×800的图像中每个像素点的颜色都不一样,那么我们需要 800×600×3=1440000800×600×3=1440000