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×...
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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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.欧式距离的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提
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