importmatplotlib.pyplotasplt from sklearn.clusterimportKMeans from sklearn.datasetsimportmake_blobsif__name__=="__main__":# 数据 x,y=make_blobs(n_samples=500,n_features=2,centers=3,random_state=20220929)# 创建KMeans对象 km=KMeans(n_clusters=3,random_state=20220929)# 训练模型 km.fit(x...
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×...
★ 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。
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 k = 2,64,100 即压缩倍数为 12,4,3.42 ...
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