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。...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。最后，我们保存压缩后的图像，并展示原始图像和压缩后的图像。...对于非凸形状的簇或者大小相差很大的簇，K-Means算法可能无法有效地进行聚类。 类似的算法：K-Means++：K-Means++是K-Means算法的改进版，通过一种更智能的方式选择初始聚类中心。...希望这篇文章能够帮助你理解如何使用K-Means聚类算法进行图像压缩。如果你想进一步学习图像处理和压缩的知识，推荐你深入研究相关的算法和工具。
处理整个图像并不是一个好主意，因为图像中的许多部分可能不包含任何有用的信息。因此，通过对图像进行分割，我们可以只利用重要的片段进行处理。 图像基本上是一组给定的像素。...在图像分割中，具有相似属性的像素被分组在一起。图像分割为图像中的对象创建像素级掩模，这使我们能够更全面、更细致地了解对象。 用途： 用于自动驾驶汽车。...现在，让我们探索一种使用 K-Means 聚类算法和 OpenCV 读取图像并对图像的不同区域进行聚类的方法。 所以基本上我们将执行颜色聚类和 Canny 边缘检测。...vectorized = np.float32(vectorized) 我们将以 k = 3 进行聚类，因为如果你看上面的图像，它有 3 种颜色：绿色的草地和森林、蓝色的大海和绿蓝色的海岸。...OpenCV 提供了cv2.kmeans( samples, nclusters(K), criteria, attempts, flags ) 函数用于颜色聚类。
本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。 我真的很喜欢研究无监督的学习问题。...因此，让我们从正式定义开始： 聚类是指根据相似数据点的属性或特征将它们分组在一起。...想想信用卡、汽车/房产贷款是不是这样的？简单地说： 集群背后的思想是将数据点分组在一起，这样每个单独的集群都拥有最相似的数据点。 有各种各样的聚类算法。最流行的聚类算法之一是 k-means。...k-means 算法似乎运行得很好，但是，如果你仔细观察，你会发现所有创建的簇都是圆形的。这是因为集群的质心是使用平均值迭代更新的。 现在，考虑下面的例子，其中点的分布不是圆形的。...如果我们对这些数据使用 k-means 聚类，你认为会发生什么？它仍然试图以循环方式对数据点进行分组。那不太好！k-means 无法识别正确的集群： ?
K-means算法是经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一，其基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近它们的对象归类。...通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 最终的k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。...假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下： （1）适当选择c个类的初始中心； （2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类； （3）利用均值等方法更新该类的中心值...； （4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变或相差很小，则迭代结束，否则继续迭代。
聚类算法的核心目标是将数据集中的对象根据其特征进行划分，使得同一组中的对象具有高度的相似性，而不同组之间的对象差异较大。 聚类算法的应用非常广泛，包括市场细分、图像识别、异常检测、文档分类等领域。...聚类方法一般不依赖于数据的标签信息，而是通过计算样本间的相似性来实现数据的分组。 常见的聚类算法有：K-means聚类、DBSCAN聚类、层次聚类、高斯混合模型（GMM）和K-medoids聚类等。...2.2 聚类的类型 聚类方法可以根据不同的特点进行分类，主要有以下几种类型： 硬聚类（Hard Clustering）：每个样本只能属于一个聚类，如K-means聚类。...Mini-batch K-means 是一种变种，它使用小批量（mini-batch）数据来更新质心，而不是使用整个数据集进行计算。这样可以大大提高算法的计算效率，并能处理大规模数据集。...4.2 客户分群 在市场营销中，K-means 聚类可以帮助企业根据客户的消费行为、年龄、收入等特征进行分群，从而进行精准营销。
接触聚类算法，首先需要了解k-means算法的实现原理和步骤。本文将对k-means算法的基本原理和实现实例进行分析。...二.K-means聚类算法 kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述...K-means聚类算法，是一种广泛使用的聚类算法，其中k是需要指定的参数，即需要创建的簇的数目，K-means算法中的k个簇的质心可以通过随机的方式获得，但是这些点需要位于数据范围内。...K-means算法虽然有效，但是容易受到初始簇质心的情况而影响，有可能陷入局部最优解。为了解决这个问题，可以使用另外一种称为二分K-means的聚类算法。...实验表明，二分K-means算法的聚类效果要好于普通的K-means聚类算法。
聚类算法与分类算法的比较: 聚类 分类 核心 将数据分成多个组，探索各个组的数据是否有关联 从已经分组的数据中去学习，把新数据放到已经分好的组中去 学习类型 无监督学习算法，不需要标签进行训练 有监督学习算法...K-Means算法计算过程如图1 所示： 图1 K-Means算法计算过程 例题： 1. 对于以下数据点，请采用k-means方法进行聚类（手工计算）。...在K-Means中，在一个固定的簇数K条件下，最小化总体平方和来求解最佳质心，并基于质心的存在去进行聚类。两个过程十分相似，并且整体距离平方和的最小值其实可以使用梯度下降来求解。...聚类算法的模型评估指标 不同于分类模型和回归，聚类算法的模型评估不是一件简单的事。...但这些衡量指标都不能够用于聚类。 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。那如何衡量聚类的效果呢？
聚类算法与分类算法的比较: 聚类 分类 核心 将数据分成多个组，探索各个组的数据是否有关联 从已经分组的数据中去学习，把新数据放到已经分好的组中去 学习类型 无监督学习算法，不需要标签进行训练 有监督学习算法...K-Means算法计算过程如图1 所示： 图1 K-Means算法计算过程 图2 K-Means迭代示意图 例题： 1. 对于以下数据点，请采用k-means方法进行聚类（手工计算）。...在K-Means中，在一个固定的簇数K条件下，最小化总体平方和来求解最佳质心，并基于质心的存在去进行聚类。两个过程十分相似，并且整体距离平方和的最小值其实可以使用梯度下降来求解。...聚类算法的模型评估指标 不同于分类模型和回归，聚类算法的模型评估不是一件简单的事。...但这些衡量指标都不能够用于聚类。 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。那如何衡量聚类的效果呢？
K-means聚类 基本思想 图中的数据可以分成三个分开的点集(称为族)，一个能够分出这些点集的算法，就被称为聚类算法 算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法，是最普及的聚类算法，算法使用个没有标签的数据集...，然后将数据聚类成不同的组K-means算法具有一个迭代过程，在这个过程中，数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组，使簇的内部点尽可能相似，同时试图保持簇在不同的空间，它将数据点分配给簇，以便簇的质心和数据点之间的平方距离之和最小...（初始化后，遍历所有数据点，计算所有质心与数据点之间的距离。现在，这些簇将根据与质心的最小距离而形成。） 3.对于上一步聚类的结果，进行平均计算，得出该簇的新的聚类中心....4.重复上述两步/直到迭代结束: 质心不发生变化。（上述两个步骤是迭代进行的，直到质心停止移动，即它们不再改变自己的位置，并且成为静态的。旦这样做，k-均值算法被称为收敛。）...这个方法叫“时部法则” K-means的优点 原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快 聚类效果较优。
聚类（Clustering）是无监督学习中的一种重要任务，旨在将相似的数据点分组，从而揭示数据的潜在结构。...无监督学习常见的应用包括：聚类：将数据分组，使得同一组内的数据点相似，而不同组之间的数据点差异大。降维：减少数据中的特征数目，同时尽可能保留数据的主要信息。2....聚类问题：K-Means算法聚类是无监督学习中最重要的任务之一，它试图将数据集中的对象根据相似性进行分组。...K-Means算法原理K-Means是一种迭代算法，通过以下几个步骤进行聚类：初始化：随机选择K个初始中心（或称为质心）。分配阶段：将每个数据点分配给最近的质心，形成K个簇。...K-Means示例：使用Python进行K-Means聚类假设我们有一个二维数据集，我们想将其分成3个簇，使用K-Means算法进行聚类。
聚类的作用是，它将彼此更接近的数据点分组到一个聚类中，而不管维度的数量，从而表明属于单个聚类的数据点属于特定类。...我们将c（i）表示为最接近x（i）的聚类质心的索引。 4. 移动质心。将聚类质心移动到另一个位置，该位置由它们所属的聚类中的点的平均值（即聚类内所有点的位置的平均值）确定。 5....为什么只有2-4个聚类，为什么不是8个或16个聚类？通过查看图，我们可以很容易看出K=8和K=16是冗余的，试图将足够接近的数据聚在一起。 这种说法似乎很直观。但是，如果我们的数据集是高维的呢？...选择K-Means中的K 在不依赖于领域知识或可视化的情况下，选择K的方法是采用elbow method。 我们用不同的 K 值运行K-Means几次（即首先只有一个聚类质心，然后是两个，以此类推）。...使用K-Means进行图像压缩 是时候测试我们对K-Means的知识并将其应用于解决现实生活中的问题了。我们将使用K-Means来执行图像压缩。 最左边的图像描绘了实际图像。
通常来说，目标就是通过相似特征将数据分组并分配进不同的集群中。...K-means 实现过程 K-means 聚类算法是一种非监督学习算法，被用于非标签数据（data without defined categories or groups）。...Elbow point 拐点方法 通常用于比较不同 K 值的结果的度量之一是数据点与其聚类质心之间的平均距离。...DBI（Davies-Bouldin Index） DBI 是一种评估度量的聚类算法的指标，通常用于评估 K-means 算法中 k 的取值。...问题阐述 在经典的 Iris Dataset 中，使用 K-means 算法将虹膜类植物进行聚类。
希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 前面的文章讲解了图像锐化和边缘提取技术，该篇文章将开始围绕图像分割进行讲解。...第六步，如果新的质心和老的质心变化很大，即距离大于阈值，则继续迭代执行第三步到第五步，直到算法终止。 下图是对身高和体重进行聚类的算法，将数据集的人群聚集成三类。...---- 二.K-Means聚类分割灰度图像 在图像处理中，通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作，本小节主要用来进行图像颜色分割。...，需要注意，在进行K-Means聚类操作之前，需要将RGB像素点转换为一维的数组，再将各形式的颜色聚集在一起，形成最终的颜色分割。...---- 三.K-Means聚类对比分割彩色图像 下面代码是对彩色图像进行颜色分割处理，它将彩色图像聚集成2类、4类和64类。
K-Means划分法 K表示聚类算法中类的个数，Means表示均值算法，K-Means即是用均值算法把数据分成K个类的算法。...（1）K-Means算法的目标 把n个样本点划分到k个类中，使得每个点都属于离它最近的质心（一个类内部所有样本点的均值）对应的类，以之作为聚类的标准。...（2）K-Means算法的计算步骤 取得K个初始质心：从数据中随机抽取K个点作为初始聚类的中心，来代表各个类 把每个点划分进相应的类：根据欧式距离最小的原则，把每个点划分进距离最近的类中 重新计算质心...：根据均值等方法，重新计算每个类的质心 迭代计算质心：重复第二步和第三步，迭代计算 聚类完成：聚类中不在发生移动 （3）基于sklearn包的实现 导入一份如下数据，经过各变量间的散点图和相关系数...层次聚类法 层次聚类算法又称为树聚类算法，它根据数据之间的距离，透过一种层次架构方式，反复将数据进行聚合，创建一个层次以分解给定的数据集。层次聚类算法常用于一维数据的自动分组。
通过将类似国家分组在一起并对其进行概括，聚类可以减少发现有吸引力投资机会所需的工作量 在讨论聚类国家和得出结论的结果之前，本文详细介绍了距离度量，聚类质量测量，聚类算法，K-Means聚类算法。...分区聚类算法的两个主要类别是 基于质心的聚类 和 基于密度的聚类。本文重点介绍基于质心的聚类; 特别是流行的K-means聚类算法。...---- 聚类理论 - K-Means聚类算法 K-Means聚类算法是一种基于质心的分区聚类算法。K均值聚类算法包括三个步骤（初始化，分配和更新）。...一个非常好的GIF显示如下所示， PYTHON代码 - 聚类类的补充 下面的Python方法是Clustering类的扩展，它允许它执行K-means聚类算法。这涉及使用均值漂移启发式更新质心。...聚类理论 - 聚类中的蒙特卡罗方法 K-Means聚类算法的两个最大问题是： 它对质心的随机初始化很敏感 初始化的质心数，k 由于这些原因，K-means聚类算法经常重启多次。
K均值聚类是一个经典的算法，易于实现且计算速度较快，因此成为了数据分析中的常见工具。 2. K均值聚类的基本原理 2.1 聚类的概念 聚类分析的目标是发现数据中的自然分组。...例如，在市场分析中，通过聚类分析可以将顾客根据其购买行为、年龄、收入等特征进行分组，从而制定更加个性化的营销策略。...3.4 迭代与收敛 以上两个步骤（分配簇和更新质心）会重复进行，直到质心位置不再发生显著变化，或者达到预定的迭代次数。此时，K均值聚类算法收敛，数据集已经被成功地分为K个簇。 4....通过聚类分析，企业可以将客户根据其购买行为、年龄、收入等特征进行分组，从而制定更加个性化的营销策略。 5.2 图像压缩 K均值聚类在图像处理中也有应用，尤其是在图像压缩中。...选择合适的距离度量对于优化聚类效果至关重要。 13. K 均值聚类的替代算法与对比 尽管 K 均值聚类是一个非常流行的算法，但它并不是唯一的聚类方法。
首先输入 k 的值，即我们指定希望通过聚类得到 k 个分组； 从数据集中随机选取 k 个数据点作为初始大佬（质心）； 对集合中每一个小弟，计算与每一个大佬的距离，离哪个大佬距离近，就跟定哪个大佬。...如果新大佬和老大佬之间的距离小于某一个设置的阈值（表示重新计算的质心的位置变化不大，趋于稳定，或者说收敛），可以认为我们进行的聚类已经达到期望的结果，算法终止。...； 反复执行(2)、(3)，直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求为止。...使用K-means需要考虑的问题： 1.k如何确定 2.初始质心的选取 3.距离的度量 4.质心的计算 5.算法停止条件 6.空聚类的处理 K-means的缺陷： K-menas算法试图找到使平凡误差准则函数最小的簇...K-means需要人为地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。
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....例如: 对地图上的点进行聚类. K-Means 术语 簇: 所有数据点点集合，簇中的对象是相似的。 质心: 簇中所有点的中心（计算所有点的均值而来）....聚类算法 # k-means 聚类算法 # 该算法会创建k个质心，然后将每个点分配到最近的质心，再重新计算质心。...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）....二分 K-Means 聚类算法伪代码 将所有点看成一个簇 当簇数目小雨 k 时 对于每一个簇 计算总误差 在给定的簇上面进行 KMeans 聚类（k=2） 计算将该簇一分为二之后的总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分操作
本文关注的是一种无监督机器学习算法，称为“K均值”聚类。 当谈到无监督机器学习时，我通常在进行机器学习课程时向我的学生提供一个示例。...如果你进行合理思考，基于它们的外观可能的群组将是群组1：鸭子、母鸡、鸽子；群组2：山羊、牛、船；群组3：鳄鱼、蛇。尽管确切的名称是未知的，但你可能会将这些动物分组。...这些算法可以发现隐藏的模式或数据分组，无需人类干预[1]。 假设你是一名硕士研究生，有一个论文导师。你的导师会指导你完成论文，因为他知道如何进行研究和最终目标。监督机器学习算法以相同的方式工作。...通常，这些算法用于解决聚类问题。 无监督机器学习算法有两种类型，如下所示 — 作者提到的文章只关注聚类算法（K均值）。聚类意味着将具有相似特征的数据点分组。有时，无监督学习算法的作用非常重要。...K表示你想要的聚类数。 步骤2：随机选择每个聚类的质心。 假设对于上面的数据点，我们想创建3个聚类。所以，K=3，而方形着色的数据点是3个随机选择的质心。
将计算新的质心作为属于上一步的质心的点的平均值。换句话说，通过计算数据点到每个簇中心的最小二次误差，将中心移向该点。 6. 返回第3步。 K-Means超参数 · 簇数：要生成的簇和质心数。...K-Means的挑战 · 任何固定训练集的输出都不会始终相同，因为初始质心是随机设置的，会影响整个算法过程。...· 如前所述，由于欧几里德距离的性质，在处理采用非球形形状的聚类时，其不是一种合适的算法。...对于树状图，基于垂直轴的位置而不是水平轴的位置进行结算。 分层聚类的类型 这种类型的聚类有两种方法：集聚和分裂。 · 分裂：此方法首先将所有数据点放入一个集群中。...聚类验证 聚类验证是客观和定量评估聚类结果的过程。我们将通过应用集群验证索引来进行此验证。主要有三类： 外部指数 这些是我们在标记原始数据时使用的评分方法，这不是这类问题中最常见的情况。
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