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讲解K-Means聚类算法进行压缩图片

讲解K-Means聚类算法进行压缩图片在计算机视觉领域中，图像压缩是一个重要的问题。在本文中，我们将介绍如何使用K-Means聚类算法来压缩图像。...执行K-Means算法接下来，我们使用K-Means算法对图像进行聚类。我们可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现这一步骤。...以下是一个结合实际应用场景的示例代码，展示了如何使用K-Means聚类算法来压缩图像。...我们首先将图像调整为500x500的大小，然后将其转换为一维像素数组。然后，我们使用K-Means算法对像素进行聚类，并替换像素的颜色为每个簇的中心颜色。...总结在本文中，我们讲解了如何使用K-Means聚类算法来压缩图像。通过K-Means算法，我们能够找到图像中的主要颜色，并用这些颜色替换原始图像中的像素颜色，从而实现图像的压缩。

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【V课堂】R语言十八讲(十三)—聚类模型

案例 : 我们使用iris数据集演示k-means聚类的过程。...= NULL)其中， d为待处理数据集样本间的距离矩阵，可用dist()函数计算得到； method参数用于选择聚类的具体算法，可供选择的有ward、 single及complete等7中，默认选择complete...而cutree()函数则可以对hclust()函数的聚类结果进行剪枝，即选择输出指定类别数的系谱聚类结果。...其格式为： cutree(tree,k=NULL,h=NULL)函数rect.hclust()可以在plot()形成的系谱图中将指定类别中的样本分支用方框表示出来，十分有助于直观分析聚类结果。...3 总结 聚类模型通常是探索性的分析,对于数据没有标签时,我们需要了解数据的能够分为几类,分别是怎么样的,而K-MEANS算法需要我们指定类别数,在实际生活中,我们往往不知道类别数是多少,这时我们可以先用系谱聚类也就是层次聚类求出聚类数

1.1K70
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全面解析Kmeans聚类算法（Python）

可见，Kmeans 聚类的迭代算法实际上是 EM 算法，EM 算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题。 在 Kmeans 中的隐变量是每个类别所属类别。...验证不同K值的类内距离/类间距离，值越小越好。 ISODATA算法：它是在k-均值算法的基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，确定最终的聚类结果。从而不用人为指定k值。...5.3 特征类型 kmeans是面向数值型的特征，对于类别特征需要进行onehot或其他编码方法。...假设各样本有年龄、工资两个特征变量，如计算欧氏距离的时候，(年龄1-年龄2)² 的值要远小于(工资1-工资2)² ，这意味着在不使用特征缩放的情况下，距离会被工资变量（大的数值）主导。...5.5 特征的选择 kmeans本质上只是根据样本特征间的距离（样本分布）确定所属的簇类。而不同特征的情况，就会明显影响聚类的结果。当使用没有代表性的特征时，结果可能就和预期大相径庭！

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【机器学习】Kmeans聚类算法

可见，Kmeans 聚类的迭代算法实际上是 EM 算法，EM 算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题。 在 Kmeans 中的隐变量是每个类别所属类别。...验证不同K值的类内距离/类间距离，值越小越好。 ISODATA算法：它是在k-均值算法的基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，确定最终的聚类结果。从而不用人为指定k值。...5.3 特征类型 kmeans是面向数值型的特征，对于类别特征需要进行onehot或其他编码方法。...假设各样本有年龄、工资两个特征变量，如计算欧氏距离的时候，(年龄1-年龄2)² 的值要远小于(工资1-工资2)² ，这意味着在不使用特征缩放的情况下，距离会被工资变量（大的数值）主导。...5.5 特征的选择 kmeans本质上只是根据样本特征间的距离（样本分布）确定所属的簇类。而不同特征的情况，就会明显影响聚类的结果。当使用没有代表性的特征时，结果可能就和预期大相径庭！

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KMeans聚类算法思想与可视化

1.聚类分析 1.0 概念 聚类分析简称聚类（clustering），是一个把数据集划分成子集的过程，每一个子集是一个簇（cluster），使得簇中的样本彼此相似，但与其他簇中的样本不相似。...---- 2.Kmeans算法思想 2.0 算法步骤 Kmeans算法(k均值算法)是一种简单的聚类算法，属于划分式聚类算法，当给定一个数据集D时，Kmeans算法的步骤如下： 选择K个点作为初始质心（...需要注意的是，无论是随机选取还是用户指定，质心都尽量不要超过原始数据的边界，即质心每一维度上的值要落在原始数据集每一维度的最小与最大值之间。...为了赋予数据每个维度同等的重要性，我们在运用欧氏距离时，必须先对数据进行规范化，比如将每个维度都缩放到[0,1]之间。 2.3 质心的计算 在Kmeans算法中，将簇中所有样本的均值作为该簇的质心。...而且，不改动上面的代码，每一次得到的结果也不一样，这是因为Kmeans聚类对于初始质心的选取是敏感的，而上面的代码中我们采用随机初始化质心的方式。

4.7K60

机器学习 | KMeans聚类分析详解

常见聚类算法聚类效果对比图 聚类分析常用于数据探索或挖掘前期 没有先验经验做探索性分析 样本量较大时做预处理 常用于解决 数据集可以分几类；每个类别有多少样本量 不同类别中各个变量的强弱关系如何 不同类型的典型特征是什么...KMeans算法通过试着将样本分离到 个方差相等的组中来对数据进行聚类，从而最小化目标函数 （见下文）。该算法要求指定集群的数量。...不同距离所对应的质心选择方法和Inertia如下表所示, 在KMeans中，只要使用了正确的质心和距离组合，无论使用什么样的距离，都可以达到不错的聚类效果。...如果不指定随机数种子，则 sklearn中的KMeans并不会只选择一个随机模式扔出结果，而会在每个随机数种子下运行多次，并使用结果最好的一个随机数种子来作为初始质心。...衡量指标 聚类模型的结果不是某种标签输出，并且聚类的结果是不确定的，其优劣由业务需求或者算法需求来决定，并且没有永远的正确答案。那么如何衡量聚类的效果呢?

2.2K20

R语言数据分析与挖掘(第九章):聚类分析(1)——动态聚类

函数介绍 在R语言中，用于实现k-means聚类的函数为kmeans()，其的数的基本书写写格式为: kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1,...参数介绍: X:指定用于聚类的数值型矩阵或可以转换为矩阵的对象； Centers:可以为整数或数值向量，整数用于指定聚类数目k，数值向量用于指定初始类质心; iter.max:用于指定最大迭代次数；...表示每个类别中所有聚类变量的离差平方和，该参数用于刻画各个类别中样本观测点的离散程度; tot.withiness表示每个类别中所有聚类变量的离差平方和的总和，即wihiness的结果求和; bewees...表示各类别间的聚类变量的离差平方和之和；size表示各个类别的作 本量。...)) plot(pam1) 上述代码表示利用函数pam()将dat数据集的聚类分成2类，聚类结果的展示如下图，左图展示了每一类的样本点分布，右边的图像显示了2个簇的阴影，当si的值较大即接近1时，表示相应的观测点能够正确的划分到相似较大的簇中

2.9K41

（数据科学学习手札11）K-means聚类法的原理简介&Python与R实现

但是两者的不同之处也很明显：系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果，而K均值法只能产生指定类数的聚类结果。具体类数的确定，离不开实践经验的积累。...kmeans算法以k为参数，把n个对象分为k个聚类，以使聚类内具有较高的相似度，而聚类间的相似度较低。相似度的计算是根据一个聚类中对象的均值来进行的。...而在Python与R中都各自有实现K-means聚类的方法，下面一一介绍： Python Python的第三方包中可以用来做Kmeans聚类的包有很多，本文主要介绍Scipy和sklearn中各自集成的方法...； 1.利用Scipy.cluster中的K-means聚类方法 scipy.cluster.vq中的kmeans方法为kmeans2(data,n),data为输入的样本数据矩阵，样本x变量的形式；n...2.利用sklearn中的方法进行K-means聚类  作为Python中赫赫大名的机器学习包，sklearn中封装的kmeans算法也非常成熟稳定，sklearn.cluster中的KMeans(n_clusters

2.2K70

谱聚类、Chameleon聚类、PCCA、SOM、Affinity Propagation

这是因为谱聚类的目的是要找到一个能很好地反映数据点特征的空间，然后在新空间中进行聚类。...上面这个问题的关键就在于，要主动地把甲虫的视野变小，也就是根据近邻数据来进行聚类，然后不断延伸。...PCCA并不是设计来处理传统的聚类问题的，而是专门用于得到马尔科夫链中的cluster。当然，对于一般的聚类问题，只要根据系统特点构造出一个概率转移矩阵，也可以使用PCCA算法。...要解释马尔科夫模型中的cluster，让我们想象有一只跳蚤在了数据点间跳跃转移。它下一个时刻跳到特定数据点上的概率，只跟它当前落在哪个数据点上有关，这显然是一个经典的马尔可夫过程。...现在的问题就变成了如何找到这些直线的方向。PCCA首先找到离原点最远的数据点，这个点相对于原点的矢量，就对应了一个理想本征矢。然后每一次都找与已知的理想矢量垂直（相对原点），而又离原点最远的数据点。

1.9K30

Python数据挖掘：Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍

糖豆贴心提醒，本文阅读时间8分钟 今天我们来讲一个关于Kmeans聚类的数据分析案例，通过这个案例让大家简单了解大数据分析的基本流程，以及使用Python实现相关的聚类分析。...聚类及Kmeans介绍 这部分内容主要简单介绍聚类的原理及Kmeans相关知识。 机器学习的基本思想，我还是介绍下面这张图，非常经典。 1....一个聚类就是一些数据实例的集合，其中处于相同聚类中的数据元素彼此相似，但是处于不同聚类中的元素彼此不同。...Kmeans算法 K-Means是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。...Sklearn机器学习包中导入了KMeans聚类，同时需要注意Matplotlib包绘制图形的过程。代码如下，并包括详细注释： 注意：后面会介绍如何读取数据进行聚类的。

2.3K130

k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)

之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧） 聚类分析在客户细分中极为重要。...有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次（系统）聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。 ...., 特征数为3 #假如我要构造一个聚类数为3的聚类器 estimator = KMeans(n_clusters=3)#构造聚类器 estimator.fit(data)#聚类 label_pred..._聚类中心均值向量矩阵 estimator.inertia_代表聚类中心均值向量的总和 4、案例二 案例来源于：使用scikit-learn进行KMeans文本聚类 from sklearn.cluster...三、sklearn中的cluster进行kmeans聚类 参考博客：python之sklearn学习笔记 import numpy as np from sklearn import cluster data

12.2K90

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 8：聚类 KMeans 及其 Python实现

本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点：聚类和降维。...聚类的结果是“簇内相似度高”和“簇间相似度低”。...图解K-means 给定需要划分的数据，随机确定两个聚类中心点 计算其他数据和这两个中心点的距离，划入距离小的类中，假设两个类是C1,C2 确定上述步骤中两个类是C1,C2的均值，这个均值就是新的聚类中心...优化目标Optimization Objective K-均值最小化问题，是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和，因此 K-均值的代价函数（畸变函数Distortion function...） ： 其中μ代表与xi最近的聚类中心点 优化目标就是找出使得代价函数最小的c和μ，即： 随机初始化 在运行K-均值算法的之前，首先要随机初始化所有的聚类中心点： 选择K<m，即聚类中心的个数小于训练样本的实例数量

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机器学习聚类算法

聚类算法在现实中的应用：用户画像，广告推荐，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别，新闻聚类，筛选排序；图像分割，降维，识别；离群点检测； 在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法...K-means算法适用于球形簇分布的数据，对噪声和异常值较为敏感，需要预先指定簇的数量K。 层次聚类算法 层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，通过计算数据点之间的距离，逐步将数据点合并为更大的簇。...层次聚类可以分为凝聚型（自下而上）和分裂型（自上而下）两种方法。...层次聚类不需要预先指定簇的数量，可以发现任意形状的簇，但计算复杂度较高，不适合处理大规模数据集。...k-means进行聚类,并使用silhouette_score评估 y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=9).fit_predict(X) plt.scatter

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吴恩达笔记8-KMeans

吴恩达机器学习-8-聚类和降维 本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点：聚类和降维。...聚类的结果是“簇内相似度高”和“簇间相似度低”。...图解K-means 给定需要划分的数据，随机确定两个聚类中心点 计算其他数据和这两个中心点的距离，划入距离小的类中，假设两个类是C_1,C_2 确定上述步骤中两个类是C_1,C_2的均值，这个均值就是新的聚类中心...优化目标Optimization Objective K-均值最小化问题，是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和，因此 K-均值的代价函数（畸变函数Distortion function...随机初始化 在运行K-均值算法的之前，首先要随机初始化所有的聚类中心点： 选择K < m 随机训练K个训练实例，然后令K个聚类中心分别和这K个训练实例相等 关于K-means的局部最小值问题： ?

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机器学习（7）——聚类算法聚类算法

，但是从K-Means算法的过程中发现，K-Means算法中的聚类中心的个数k需要事先指定，这一点对于一些未知数据存在很大的局限性。...其次，在利用K-Means算法进行聚类之前，需要初始化k个聚类中心，在上述的K-Means算法的过程中，使用的是在数据集中随机选择最大值和最小值之间的数作为其初始的聚类中心，但是聚类中心选择不好，对于K-Means...（5）如果距离D大于T1,那么节点P形成一个新的聚簇。 （6）直到列表L中的元素数据不再有变化或者元素数量为0的时候,结束循环操作。 该步骤用流程图表示如下图所示： ?...可以看到canopy算法将可以将一堆杂乱的数据大致的划分为几块所以Canopy算法一般会和kmeans算法配合使用来到达使用者的目的在使用Canopy算法时，阈值t1，t2的确定是十分重要的。...因为聚类算法得到的类别实际上不能说明任何问题，除非这些类别的分布和样本的真实类别分布相似，或者聚类的结果满足某种假设，即同一类别中样本间的相似性高于不同类别间样本的相似性。

3.5K70

使用R语言进行聚类的分析

一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的.... 3:当样本量很大的时候,需要占据很大的计算机内存,并且在合并类的过程中,需要把每一类的样本和其他样本间的距离进行一一的比较,从而决定应该合并的类别,这样的话就需要消耗大量的时间和计算机资源 二:动态聚类分析...: 动态聚类分析又称为逐步分析法,基本的业务逻辑是先粗略的进行一次分类,然后按照一些局部最优的算法来计算修改不合理的分类,直到分类比较合理为止,比较适用于大样本的Q型聚类分析这样的聚类....三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...第二步:使用kmeans()函数进行动态的聚类分析,选择生成类的个数为5个: ? 产生这样的结果: ?

3.4K110

精准营销神器之客户画像，你值得拥有！

作者 余子娟 本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权 现如今越来越多的用户偏爱线上交易，越来越少的人会选择去银行网点咨询，银行业要如何精准营销呢？...建立聚类模型 因为kmeans算法是根据距离求得相似性，故要消除源数据的量纲，这里用scale()将源数据进行Z变化，得到一系列均值为0，方差为1的正态分布。再对每一列数据求和，验证是否变化完毕。...距离的计算公式有很多，这里给出常见的几种连续性和离散型计算方式。本文全篇的计算方式均为欧式距离。 ? 聚类的思想较为简单，难点在于要确定初始聚类中心和类别数。...代码如下最后将聚类得分保存为clus_profile2.csv文件中。 ? 通过clusplot()可以看前两个成分下的二维聚类效果图，从图中可以看出，聚类结果较好。因为较为明显地将客户分开。 ?...样本量不算充裕，可能导致在聚类结果上有一定的偏差。 2. 本文未对离散型数据如何处理进行阐述。因为本案例中没有离散型数据。

2.1K30

机器学习系列（八）K均值（kMeans）

机器学习系列（八）K均值（kMeans） 在机器学习中，当我们要处理的数据是无标签的，就是无监督分类问题，如K均值算法。...该算法采用距离作为数据之间相似性的评价指标，认为两个数据距离越近，相似度越大。 算法步骤： 1） 从数据样本中随机选择K个数据作为聚类的中心（质心），初始化簇。...，以此更新聚类中心clustercents的各项值 for cent in xrange(k): # 从ClustDist的第一列中筛选出等于cent值的行下标......通过观察数据集有4个聚类中心 clustercents, ClustDist = kMeans(dataSet, k) # 返回计算完成的聚类中心 print "clustercents:\n"...算法步骤： 1） 在数据样本中随机选择一个数据作为第一个簇的质心C1 2） 计算其余数据样本与簇中心的最短距离令 ? ，某样本点被选为下一个簇中心的概率为 ? 概率越大，被选做新聚类中心的概率越大。

1.1K20

3种特征分箱方法

离散化的过程中连续型变量重新进行了编码，本文主要介绍是3种常见的特征分箱方法： 分箱特点 连续型变量执行离散化的分箱操作，能够更加简洁地呈现数据信息 消除特征变量的量纲影响，因为分箱之后都是类别数，例如...： n_bins 参数n_bins参数上指定需要分箱的个数，默认是5个 strategy 指定不同的分箱策略strategy：KBinsDiscretizer类实现了不同的分箱策略，可以通过参数strategy...进行选择： 等宽：uniform 策略使用固定宽度的bins；箱体的宽度一致 等频：quantile 策略在每个特征上使用分位数(quantiles)值以便具有相同填充的bins 聚类：kmeans 策略基于在每个特征上独立执行的...Out[15]: [0, 10, 14, 20, 35, 49, 50, 78, 88, 150] 聚类分箱 聚类分箱指的是先对连续型变量进行聚类，然后所属样本的类别作为标识来代替原来的数值。...) Out[17]: KMeans(n_clusters=3) 聚类完成后查看每个样本所属的类别： In [18]: kmeans.labels_ Out[18]: array([1, 1, 1, 2,

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【机器学习实战】第10章 K-Means（K-均值）聚类算法

第 10章K-Means（K-均值）聚类算法 K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中....簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心（centroid）, 即簇中所有点的中心来描述. 聚类与分类算法的最大区别在于, 分类的目标类别已知, 而聚类的目标类别是未知的....优点: 容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值, 在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型 : 数值型数据 K-Means 场景 主要用来聚类, 但是类别是未知的....对每一个簇, 计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 K-Means 开发流程 收集数据：使用任意方法 准备数据：需要数值型数据类计算距离, 也可以将标称型数据映射为二值型数据再用于距离计算 分析数据...K-Means 聚类算法的缺陷 在 kMeans 的函数测试中，可能偶尔会陷入局部最小值（局部最优的结果，但不是全局最优的结果）.

1.5K80
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