在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩
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 ...
原文：Coursera在线学习---第八节.K-means聚类算法与主成分分析(PCA)
一 K means聚类中心初始化问题。 随机初始化各个簇类的中心，进行迭代，直到收敛，并计算代价函数J。 如果k ，可以进行上述步骤 次，并分别计算代价函数J，选取J值最小的一种聚类情况，能够得到一个相对不错的局部最优解。 因为k值较小情况下，不同的随机中心，聚类结果不同 如果k值很大，则多次随机意义不大，随机一次进行聚类即可。 二 如何选择聚类数目K 肘部法则是一个方法，但效果一般不明显。通常来 ...
2017-02-21 17:34 2 2479 推荐指数：
相关推荐
coursera机器学习-聚类，降维，主成分分析
#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得； #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充，并非是课堂详细笔记和要点； #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容，参考文献列于文末。博主能力有限，若有错误，恳请指正； #------------------------------------------------ ...
Python的主成分分析PCA算法
这篇文章很不错：https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/53792010 为什么数据处理之前要进行归一化？？？（这个一直不明白） ...
主成分分析算法(PCA)
。 ====================================== 主成分分析（ ...
k-means聚类算法实例分析
转自https://blog.csdn.net/chichoxian/article/details/84075128 写在前面的话 k-means 算法是一个聚类的算法 也就是clustering 算法。是属于无监督学习算法，也是就样本没有label(标签)的算分，然后根据某种规则进行“分割 ...
主成分分析（PCA）
基本概念 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是研究如何将多指标问题转化为较少的综合指标的一种重要的统计方法，它能将高维空间的问题转化到低维空间去处理，使问题变得比较简单、直观，而且这些较少的综合指标之间互不相关，又能提供原有指标的绝大部分 ...
主成分分析 —PCA
一.定义 主成分分析（principal components analysis)是一种无监督的降维算法，一般在应用其他算法前使用，广泛应用于数据预处理中。其在保证损失少量信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。这样可达到简化数据结构，提高分信息效率的目的。 通常 ...
主成分分析-PCA
主成分分析-PCA 1. 数据的降维 高维数据 除了图片、文本数据，我们在实际工作中也会面临更多高维的数据。比如在评分卡模型构建过程中，我们通常会试着衍生出很多的特征，最后就得到上千维、甚至上万维特征; 在广告点击率预测应用中，拥有几个 亿特征也是常见的事情; 在脑科学 ...