用越来越多的主成分绘制压缩(重构)图像 pca_results = []for n in range(1, pca.n_components_+1):# SELECT N-COMPONENTS FROM PCtemp_res = []for channel in range(3):pca_channel = res[channel]pca_pixel = pca_channel["Projection"][:, :n]pca_comp = pca_channel["Components"][:n, :]...
各位读者好,在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析(PCA)在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时,使图像占用的空间尽可能地减小,这由图像的差异百分比表示。图像压缩需要几个Python库,...
k-means聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为k个聚类中心,其中k必须由用户预先指定。 该算法的目标是将现有数据点分类为几个集群,以便: 1. 同一集群中的数据尽可能相似 2. 来自不同集群的数据尽可能不同 每个集群由聚类中心表示,聚类中心是聚类数据点的平均值。 这是算法: 1. 用户指定集群数k ...
将每个像素替换为其聚类中心。 保存指标值以进行进一步优化:WCSS,BCSS,解释方差和图像大小 用越来越多的颜色绘制压缩图像 range_k_clusters = (2, 21)kmeans_result = []for k in range(*range_k_clusters):# CLUSTERINGkmeans = KMeans(n_clusters = k,n_jobs = -1,random_state = 123).fit(X)#...
各位读者好,在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析(PCA)在图像压缩上的实现和结果。 压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。 图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时,使图像占用的空间尽可能地减小,这由图像的差异百分比表示。 图像压缩需要几个Python...
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简介:在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(一) 各位读者好,在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析(PCA)在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时,使图像占用的空间...