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python中学习K-Means和图片压缩(python kmeans sklearn)

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大家在学习python中,经常会使用到K-Means和图片压缩的,我们在此给大家分享一下K-Means和图片压缩的方法和原理,喜欢的朋友收藏一下吧。

通俗的介绍这种压缩方式,就是将原来很多的颜色用少量的颜色去表示,这样就可以减小图片大小了。下面首先我先介绍下K-Means,当你了解了K-Means那么你也很容易的可以去理解图片压缩了,最后附上图片压缩的核心代码。

K-Means的核心思想

k-means的核心算法也就上面寥寥几句,下面将分三个部分来讲解:初始化簇中心、簇分配、簇中心移动。

初始化簇中心

python中学习K-Means和图片压缩(python kmeans sklearn)

随机取簇中心若是不幸,会出现局部最优的情况;想要打破这种情况,需要多次取值计算来解决这种情况。

代价函数

代码实现

簇分配

将样本点分配到离它最近的簇中心下

簇中心移动

取当前簇中心下所有样本点的均值为下一个簇中心

图片压缩

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标签: python kmeans sklearn

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