K-Means算法进行图片颜色点分类存储 前言 在如今的互联网时代,网络上充满了海量的数据,当然也包括很多图片。因此图像压缩技术对于压缩图像和减少存储空间变得至关重要。 本文我们将使用无监督学习算法K-means聚类算法通过对图片颜色点进行聚类的方式,达到降低图片存储空间的目的。 图像由称为像素的几个强度值组成。在...
因此,根据题目描述“勾选聚类分析后,系统将根据kmeans++算法对图表上的数据进行分类,会生成‘群集’字段,放置在()属”,最适合用来表示聚类结果的图表元素是A选项:颜色。这是因为颜色可以有效地区分不同的群集,同时保持图表的清晰和易读性。 要解答这个问题,需要理解聚类分析的基本概念以及如何在图表中表示聚类结果。
根据Kmeans算法找出图片上每个像素点对应的簇质心(RGB值)的标号值。 图片存储时,我们只需存储每个像素的标签编号, 并保留每个聚类中心的颜色向量的记录,根据编号及这个聚类中心颜色向量就可以告诉该像素所属的集群,即RGB值。 由上述存储方式可以看出,图片单个像素点的存储由RGB的3个字节,变为了只需存储一个标签编号...