通俗的介紹這種壓縮方式,就是將原來很多的顏色用少量的顏色去表示,這樣就可以減小圖片大小了。下面首先我先介紹下K-Means,當你了解了K-Means那么你也很容易的可以去理解圖片壓縮了,最后附上圖片壓縮的核心代碼。 K-Means的核心思想 k-means的核心 ...
問題描述:把給定圖片,用圖片中最主要的三種顏色來表示該圖片 k means思想: 選擇k個點作為初始中心 將每個點指派到最近的中心,形成k個簇cluster 重新計算每個簇的中心 如果簇中心發生明顯變化或未達到最大迭代次數,則回到step 問題:初始點不對的時候,容易收斂到局部最優值 解決辦法: 選擇k個點作為初始中心 canopy,模擬退火,貝葉斯准則 將每個點指派到最近的中心,形成k個簇clu ...
2017-07-04 12:40 0 1139 推薦指數:
通俗的介紹這種壓縮方式,就是將原來很多的顏色用少量的顏色去表示,這樣就可以減小圖片大小了。下面首先我先介紹下K-Means,當你了解了K-Means那么你也很容易的可以去理解圖片壓縮了,最后附上圖片壓縮的核心代碼。 K-Means的核心思想 k-means的核心 ...
在監督學習中,有標簽信息協助機器學習同類樣本之間存在的共性,在預測時只需判定給定樣本與哪個類別的訓練樣本最相似即可。在非監督學習中,不再有標簽信息的指導,遇到一維或二維數據的划分問題,人用肉眼就很容易完成,可機器就傻眼了,圖(1)描述得很形象。 但處理高維度的數據,人腦也無能為力了,最終 ...
1.什么是K-Means? K均值算法聚類 關鍵詞:K個種子,均值聚類的概念:一種無監督的學習,事先不知道類別,自動將相似的對象歸到同一個簇中 K-Means算法是一種聚類分析(cluster analysis)的算法,其主要是來計算數據聚集的算法,主要通過不斷地取離種子點最近均值的算法 ...
) K-Means ++ 算法 k-means++算法選擇初始seeds的基本思想就是:初始的聚類中 ...
一.k-means原理 k-means屬於無監督學習。 將原始點分成3類 k的取值, 1.需要將樣本分成幾類,k就取幾 2.通過網格搜索自動調節 中心點計算:所有點的x,y,z取平均(x1+x2+……xn)/n,(y1+y2+yn)/n ...
本學習筆記參考自吳恩達老師機器學習公開課 聚類算法是一種無監督學習算法。k均值算法是其中應用最為廣泛的一種,算法接受一個未標記的數據集,然后將數據聚類成不同的組。K均值是一個迭代算法,假設我們想要將數據聚類成K個組,其方法為: 隨機選擇K個隨機的點(稱為聚類中心 ...
聚類與分類的區別 分類 類別是已知的,通過對已知分類的數據進行訓練和學習,找到這些不同類的特征,再對未分類的數據進行分類。屬於監督學習。 聚類 事先不知道數據會分為幾類,通過聚類分析將數據聚合 ...
K-均值算法的基本思想是首先從含有N個數據對象的數據集中隨機選擇K個數據對象作為初始中心,然后計算每個數據對象到各中心的距離,根據最近鄰原則,所有數據對象將會被划分到離它最近的那個中心所代表的簇中,接着分別計算新生成的各個簇中數據對象的均值作為各簇新的中心,比較新的中心和上一次得到 ...