在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(三)

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(三)

与原始图像进行比较最后,让我们比较使用k = 12的压缩图像和原始图像的区别。relative_size = ori_vs_kmeans.loc["Color-Reduced", "Image Size (KB)"]/ori_vs_kmeans.loc["Original", "Image Size...

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(二)

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(二)

重复试验在本节中,我们将在𝑘= 2到𝑘= 20之间重复此步骤:执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签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 =...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(一)

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,使图像占用的空间尽可能地减小,这由图像的差异百分比表示。图像压...

Python机器学习(四):PCA 主成分分析

主成分分析法是一个非监督的机器学习算法,主要用于数据的降维。通过降维,可以发现更便于人类理解的特征。 使数据映射到另一个轴上 求解目标 主成分分析的步骤: 对样本进行demean处理(使所有样本的均值为0) 取一个轴的方向 w = (w1,w2...,wn),使我们的样本,映射到w之后,使下式最大 ...

【机器学习算法-python实现】PCA 主成分分析、降维

1.背景         PCA(Principal Component Analysis),PAC的作用主要是降低数据集的维度,然后挑选出主要的特征。         PCA的主要思想是移动坐标轴,找到方差最大的方向上...

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