我们的聚类步骤已经完成,让我们看一下压缩图像的结果。 def plotImage(img_array, size): reload(plt) plt.imshow(np.array(img_array/255).reshape(*size)) plt.axis('off') return plt plotImage(new_pixels, new_pixels.shape).show() 只有两种颜色的压缩图片 K-Means仅使用两种颜色成功地保留了lena.pn...
Part 1:降维处理 MDA: 代码语言:python 代码运行次数:2 运行 AI代码解释 # -*- coding:gb2312 -*-from pylab import *import numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Ddef print_D(data):N=np.shape(data)[0]d=np.zeros((N,N))foriinrange(N):c=data[i,:]forjinrange(N):e=data...
we applied the elbow method to determine the optimal number of clusters for k-means clustering.. for PCA, the k-means scree plot below in Fig.5
else: optimal_k_dict["Method"] = "Elbow" optimal_k_dict["Optimal k"] = locateOptimalElbow(kmeans_result.index, kmeans_result[col].values) optimal_k.append(optimal_k_dict) optimal_k = pd.DataFrame(optimal_k) optimal_k 我们选择最大的最优k作为所有最优k的代表,即k = 12。 与原始图像...
from mpl_toolkits import mplot3d import seaborn as sns # modeling from sklearn.cluster import KMeans fromsklearn.decomposition import PCA fromsklearn.preprocessing import MinMaxScaler 探索图像 每个颜色通道的图像 图像中的每个像素都可以表示为三个0到255之间的8位无符号(正)整数,或缩放为三个0到1之间的...
ElbowPlot(pbmc,ndims=20) 三、细胞聚类 1.聚类 #细胞聚类 #计算最邻近距离 pbmc<-FindNeighbors(pbmc,dims=1:10) #聚类,包含设置下游聚类的“间隔尺度”的分辨率参数resolution ,增加值会导致更多的聚类。 pbmc<-FindClusters(pbmc,resolution=0.5) #可以使用idents函数找到聚类情况: ...
或ElbowPlot()函数 #ElbowPlot ElbowPlot(pbmc, ndims = 20) 三、细胞聚类 1.聚类 #细胞聚类 #计算最邻近距离 pbmc <- FindNeighbors(pbmc, dims = 1:10) #聚类,包含设置下游聚类的“间隔尺度”的分辨率参数resolution ,增加值会导致更多的聚类。
According to the scree plot above, the “elbow” of the graph where the eigenvalues seem to level off is found at 3(4) and the principal components to the left of this point could be retained as significant. As can be seen in the variance explained plot bel...