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。 1）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=2~10，可以进行上述步骤100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 ...
原文：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表示。 图像压缩需要几个Python库，如下所示： 探索图像 每个颜色通道的图像图像中的每个像素都可以表示 ...
2020-04-09 13:43 0 889 推荐指数：
相关推荐
使用K-means和高斯混合模型对图像进行聚类
导入图片 %matplotlib inline import numpy as np import skimage.io as SKimg import matplotlib.pypl ...
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） 这个也很不错：https://blog.csdn.net/u013082989/article ...
Python 主成分分析PCA
主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维特征称为主元，是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。 相关知识 介绍一个PCA的教程：A tutorial ...
PCA主成分分析Python实现
PCA（principle component analysis） 。主成分分析，主要是用来减少数据集 ...
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 ...