原文:K-Means和圖片壓縮

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的核心算法也就上面寥寥幾句,下面將分三個部分來講解:初始化簇中心 簇分配 簇中心移動。 初始化簇中心 隨機取簇中心若是不幸,會出現局部最優的情 ...

2017-11-19 20:13 0 1071 推薦指數:

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k-means處理圖片

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:   1、選擇k個點作為初始中心   2、將每個點指派到最近的中心,形成k個簇cluster   3、重新計算每個簇的中心   4、如果簇中心發生明顯變化或未達到最大迭代次數,則回到step2 ...

Tue Jul 04 20:40:00 CST 2017 0 1139
K-means Algorithm

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 ...

Sat Nov 16 02:34:00 CST 2013 0 2479
聚類-K-Means

1.什么是K-MeansK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 ...

Wed Dec 04 17:03:00 CST 2019 0 354
K-Means ++ 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 ...

Sun Jun 26 02:04:00 CST 2016 0 4297
sklearn k-means

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 ...

Thu Oct 31 19:37:00 CST 2019 0 375
K-means 算法

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 ...

Wed Dec 06 02:48:00 CST 2017 1 10820
K-Means算法

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 ...

Wed Oct 10 00:09:00 CST 2018 0 4554
 
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