Based on this mechanism, we develop an iterative clustering method for image coding. The proposed method effectively removes the coding redundancy and increases the number of principal components in some clusters in order to improve the reconstructed effect of certain clusters with complex structures. ...
Invariant information clustering for unsupervised image classification and segmentation. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, Seoul, South Korea, 27 Oct 2019–3 Nov 2019; pp. 9865–9874 Xue Z, Du J, Du D, Li G, Huang Q, Lyu S (2019) Deep constrained ...
PCA(Principal Component Analysis):也是一个梯度分析的应用,不仅是机器学习的算法,也是统计学的经典算法 1-1 1.1 举个栗子 例如下面一个两个特征的一个训练集,我们可以选择一个特征,扔掉一个特征 1.1-1 下图分别是扔掉了特征一和特征二的两种方案,很明显右边这种的效果会更好一些,因为访问二扔掉特征二以后,点之...
是指使用Python编程语言中的sklearn库来进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的操作。 主成分分析是一种常用的降维技术,用于将高维数据转换为低维数据,同时保留数据的主要特征。它通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系中,使得投影后的数据具有最大的方差。这些新的坐标轴被称为主成分,它们是原始数...
ori_img = Image.open("images/lena.png") ori_img 原始图像 X = np.array(ori_img.getdata()) ori_pixels = X.reshape(*ori_img.size, -1) ori_pixels.shape 图像储存方式是形状为(220、220、3)的3D矩阵。 前两个值指定图像的宽度和高度,最后一个值指定RBG编码。 让我们确定图像的其他属性,即图像...
ori_img_size = imageByteSize(ori_img) ori_img_n_colors = len(set(ori_img.getdata())) lena.png的原始图像大小为86 KB,并具有37270种独特的颜色。 因此,我们可以说lena.png中的两个像素具有相同的精确RGB值的可能性很小。 接下来,让我们计算图像的差异作为压缩结果的基准。
The main difference between t-SNE and UMAP is the interpretation of the distance between objects or "clusters". I use the quotation marks since both algorithms are not meant for clustering - they are meant for visualization mostly. t-SNE preserves local structure in the data. ...
from PIL import Image import numpy as np import os from ex1.clustering_performance import clusteringMetrics from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = ...
forindex, imageinenumerate(digits_data.images[:5]): plt.subplot(2,5, index +1) plt.imshow(image, cmap = plt.cm.gray_r, interpolation ='nearest') plt.show() 输出结果 应该能大致看出,上面的 5 张图像依次为 0、1、2、3、4 首先导入常用的numpy数值计算模块和matplotlib绘图模块。由于原数据集...
fromPILimportImage importnumpyasnp importos fromex1.clustering_performanceimportclusteringMetrics fromsklearn.clusterimportKMeans fromsklearn.decompositionimportPCA importmatplotlib.pyplotasplt plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False ...