在Python中使用K-Means聚類和PCA主成分分析進行圖像壓縮
各位讀者好，在這片文章中我們嘗試使用sklearn庫比較k-means聚類算法和主成分分析（PCA）在圖像壓縮上的實現和結果。 壓縮圖像的效果通過占用的減少比例以及和原始圖像的差異大小來評估。 圖像壓縮的目的是在保持與原始圖像的相似性的同時，使圖像占用的空間盡可能地減小，這由圖像的差異百分比 ...
原文：Coursera在線學習---第八節.K-means聚類算法與主成分分析(PCA)
一 K means聚類中心初始化問題。 隨機初始化各個簇類的中心，進行迭代，直到收斂，並計算代價函數J。 如果k ，可以進行上述步驟 次，並分別計算代價函數J，選取J值最小的一種聚類情況，能夠得到一個相對不錯的局部最優解。 因為k值較小情況下，不同的隨機中心，聚類結果不同 如果k值很大，則多次隨機意義不大，隨機一次進行聚類即可。 二 如何選擇聚類數目K 肘部法則是一個方法，但效果一般不明顯。通常來 ...
2017-02-21 17:34 2 2479 推薦指數：
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