01.简介 本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。...在随机初始化k个聚类质心之后，该算法迭代执行两个步骤： 1. 聚类分配：根据每个数据点距聚类质心的距离，为其分配一个聚类。 2. 移动质心：计算聚类所有点的平均值，并将聚类质心重定位到平均位置。...根据新的质心位置，将数据点重新分配给群集。 ? K-Means算法的迭代步骤 经过一定数量的迭代后，我们观察到聚类质心不会进一步移动或移动到任何新位置，聚类中的数据点也不会更改。至此，算法已经收敛。...返回TrainKMeans函数，调整图像大小后，我将图像转换为numpy数组，然后将其重塑为3维矢量以表示下一步的RGB值。 现在，我们准备在图像中创建颜色簇。...接下来，我们将为输入图像文件拟合模型并预测聚类。使用聚类中心（RGB值），我们可以找到聚类代表的相应颜色的十六进制代码，为此使用了rgb_to_hex的自定义函数。
下面是K-Means聚类算法的分析流程，步骤如下： 第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步，从数据集中随机选择K个数据点作为质心（Centroid）或数据中心。...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。...假设存在一张100×100像素的灰度图像，它由10000个RGB灰度级组成，我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇，然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点，这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色...，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。...聚类后的图像，它将灰度级聚集成四个层级，相似的颜色或区域聚集在一起。
但是我们无法解释方差本身的价值。我们稍后将在K-Means聚类中使用它。 k-means聚类 ?...具有三个聚类中心的二维k-means聚类图像 算法 k-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为k个聚类中心，其中k必须由用户预先指定。...理念 我们的原始图像包含数千种颜色。我们将利用K-Means聚类算法来减少颜色数量，因此它仅需要存储一定数量的RGB值。我们将减小图像尺寸使其更有效率地进行储存。...下一步，我们可以通过聚类中心来表示该群集中的每个像素值。因此，在压缩图像中将只有两个像素值。...= 20之间重复此步骤： 执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签 将每个像素替换为其聚类中心。
从机器学习的角度看，K-means属于一种无监督的机器学习方法。...无监督学习（Unsupervised Learning）简单的说就是在不给定正确答案（标签）的情况下，在数据中找到一些相似的特征用以分析（分类）数据的方法。...K-means算法流程： （1）K-means初始聚类中心的确定：初始的K个分类中每个分类的中心点选择，K-Means算法支持随机选择，人工指定与中心化算法三种方式。...（2）如何判断收敛： 其中i表示第i个数据点，j表示第j个聚类中心， 表示第i个数据点的数据， 表示第j个聚类中心的值。...所以RSS表征的意义为：被归于一类的数据点距离与它对应的聚类中心的差值的平方和。K-means聚类算法依靠两次聚类后RSS的差值是否小于设定的阈值判断是否达到收敛。
image.png 逻辑梳理 对于电脑来说，每种颜色都会有一个对应RGB值，比如黑色是[0,0,0]，白色是[255,255,255]，所以RGB模式下，最多可以区分16581375(255的三次方)种颜色...一张分辨率为100*100的图片，其实就是由10000个RGB值组成。...所以我们要做的就是对于这10000个RGB值聚类成K个簇，然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的RGB值，这样在不改变分辨率的情况下使用的颜色减少了，图片大小也就会减小了。...1000个RGB值作为训练集 def cluster(k): estimator = KMeans(n_clusters=k,n_jobs=8,random_state=0)#构造聚类器...kmeans = estimator.fit(original_sample)#聚类 return kmeans 我们只随机取了1000组RGB值作为训练，k表示聚类成 k个簇，对于本文就是
1.2、K-Means算法 K-Means算法是基于距离相似性的聚类算法，通过比较样本之间的相似性，将形式的样本划分到同一个类别中，K-Means算法的基本过程为： 初始化常数 ，随机初始化k个聚类中心...在K-Means算法中，需要随机初始化k个聚类中心，而K-Means算法对初始聚类中心的选取较为敏感，若选择的聚类中心不好，则得到的聚类结果会非常差，因此，对K-Means算法提出了很多的改进的方法，...取得像素点的值 im.getpixel((4,4)) 由于是RGB三通道的，因此此处的值为：(151, 169, 205) 改变单个像素点的值 im.putpixel(xy, color) 图像类型转换...input: points(mat):样本 k(int):聚类中心的个数 output: cluster_centers(mat):初始化后的聚类中心 '''...上述的过程中，对每一个像素点进行了聚类，最终利用聚类中心点的RGB值替换原图中每一个像素点的值，便得到了最终的分割后的图片，代码如下所示： #coding:UTF-8 import Image as
K-Means的工作原理 上面我们说过，K-Means 是一种非监督学习，解决的是聚类问题。...得到聚类的结果 label 后，实际上是一个一维的向量，我们需要把它转化成图像尺寸的矩阵。label 的聚类结果是从 0 开始统计的，当聚类数为 2 的时候，聚类的标识 label=0 或者 1。...如果我们想要看到对应的原图，可以将每个簇（即每个类别）的点的 RGB 值设置为该簇质心点的 RGB 值，也就是簇内的点的特征均为质心点的特征。...，转化成图像尺寸的矩阵 label = label.reshape([width, height]) # 创建个新图像img，用来保存图像聚类压缩后的结果 img=image.new('RGB', (width...下面快速的回顾一下： 首先，通过足球队聚类的例子引出了KMeans聚类的工作原理，简单来说两步，你可以回忆回忆。
在深入研究K-Means算法的细节之前，让我们先了解一下无监督的机器学习是什么，以及它的实际应用是什么。 与有标记数据的监督机器学习不同，，无监督机器学习处理未标记数据的问题。...实施K-Means 我们将使用以下关于汽车的数据集来执行聚类（从Kaggle下载）： 为了全面了解数据集，让我们查看seaborn配对图： 运行K-Means的整个代码库（以及上面的数据集）在Github...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）。...你会得到一个看起来像肘部的图表： 根据经验，肘点对应于K的最佳值。 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。中间图像描绘了一个压缩图像，但剩下一点点分辨率。最右边的图像描绘了高度压缩和低分辨率的图像。压缩已经使用K-Means完成。
我们的无监督学习算法将会学习到像这样的点，作为一个特定的颜色类别。我们还将看到运行K-Means算法来聚类训练数据，识别聚类中心，标记现有数据，并预测新数据的类别。...使颜色聚集成组 将数据聚集到组中最常用的算法是K-Means算法。这种聚类算法将数据分组到k个集群中，基于每个数据点的特性与彼此之间的相似程度。...我们可以将K-Means聚类算法应用到颜色点上，根据它们各自的红、绿、蓝颜色来组合它们。K-Means算法首先在数据中设置随机的中心点。然后将最接近每个中心的所有点集中到一个单独的集群中。...它可以帮助查看K-Means算法的可视化，从而更好地理解这些步骤是如何工作的。 K-Means聚类 下面显示了K-Means无监督学习算法步骤的完整清单。 1．确定集群的数量(即K值)。...第二行代码简单地设置了集群，在运行算法之后，这些集群的每个数据点都被分配到各自的位置。 完成聚类后，我们可以在质心上查看详细的进程的结果。
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。...颜色聚类 加载所有需要的库： import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 下一步是在 RGB 颜色空间中加载图像...vectorized = img.reshape((-1,3)) 我们将 unit8 值转换为浮点型，因为这是 OpenCV k-means 方法的要求。...cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER — 在指定的迭代次数max_iter后停止算法。...阈值1和阈值2之间的最小值用于边缘链接。最大值用于查找强边缘的初始段。
1.算法描述 (1) K-Means聚类算法流程 下面作者采用通俗易懂的方法描述K-Means聚类算法的分析流程，步骤如下： 第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。...，默认是10，一般不需要更改，如果你的K值较大，则可以适当增大这个值 Init：是初始值选择的方式，可以为完全随机选择’random’，优化过的’k-means++‘或者自己指定初始化的K个质心，建议使用默认的...(4) 对输入图像src上其他点，依次执行上述三个步骤，直至遍历完所有点后，整个均值偏移色彩滤波完成。...假设存在一张100×100像素的灰度图像，它由10000个RGB灰度级组成，我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇，然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点，这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色...，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。
（以便在不更改其内容的情况下明确显示图像中的内容）。...组类运算符：在这种情况下，从原始图像中获取一组点，以便在图像的转换版本中创建一个点。这种类型的操作通常通过使用卷积来完成。为了获得转换后的结果，可以使用不同类型的内核与图像进行卷积（如图2所示）。...解决此问题的其中一种方法是应用零填充（将像素值设置为零）或通过在图像的边界使用较小的模板。使用卷积的一大主要限制是在处理大模板大小时其执行速度，对此问题的一种可行解决方案是改为使用傅立叶变换。...基于区域的特征：将图像分割为不同的区域（例如，使用阈值或 K-Means 聚类等技术，然后使用连通域将其连接为片段），然后从每个区域中提取特征。...其次，使用 K-Means 或 DBSCAN 等算法对词汇表中的所有特征进行聚类，并使用聚类质心来总结数据分布。 3. 最后，可以通过计算词汇中不同特征出现在图像中的次数从每个图像构建频率直方图。
聚类是一种无监督的机器学习算法，它执行将数据划分为相似组的任务，并有助于将具有相似数据点的组隔离为聚类。 在本教程中，我们将介绍K-means聚类技术。...基于质心的聚类 这些类型的聚类模型基于数据点和聚类质心之间的紧密度来计算两个数据点之间的相似度。这些模型迭代运行以找到给定数量的聚类（作为外部参数传入）的局部最优值。K-MEANS聚类属于此类别。...K-MEANS聚类算法 给定多个样本k，可以按以下方式执行K-means算法： 分区数据指向k个非空聚类 识别当前分区的聚类质心（均值） 将每个点分配给特定的聚类 计算从每个点和分配点到质心的距离，其中距质心的距离最小...另外，我们正在打印为每个聚类获得的中心值。 现在，让我们使用此代码段执行实验。...例如，使用K_means.py脚本，我们将包括一个称为聚类的度量，以跟踪脚本正在计算的聚类数（k值）。为了执行此操作，脚本导入了CML库并将以下行添加到脚本中。
k-medoids聚类算法 有许多不同类型的算法可以执行k-medoids聚类，其中最简单，最有效的算法是PAM。...对于大多数实际目的，k-medoids聚类给出的结果几乎与k-means聚类相同。但是在某些特殊情况下，我们在数据集中有离群值，因此首选k-medoids聚类，因为它比离群值更健壮。...离群值的存在：k均值聚类比离群值更容易对离群值敏感。 聚类中心：k均值算法和k聚类算法都以不同的方式找到聚类中心。...使用k-medoids聚类进行客户细分 使用客户数据集执行k-means和k-medoids聚类，然后比较结果。 步骤： 仅选择两列，即杂货店和冷冻店，以方便地对集群进行二维可视化。...将数据集的前两列（长度和宽度）放在 iris_data 变量中： 导入 库 绘制轮廓分数与簇数（最多20个）的图形： 注意 在第二个参数中，可以将k-means更改为k-medoids或任何其他类型的聚类
它是如何工作的 k-means算法有两个步骤。假设把数据分成四组，执行以下步骤。 注意：在开始任何步骤之前，k-means算法会从数据中随机抽取三个样本，称为聚类中心。...它检查每一个数据样本，会根据它们与开始随机选择的聚类中心的相似程度，来对它们进行分类。 它使聚类中心与相似的同类点更接近(第1步的分组)。 重复这些步骤，直到聚类中心没有显著的移动。...首先来介绍一些变量： k：集群的数量 Xij：示例i的第j个特征值 μij：示例i的第j个特征的聚类中心(类似于X，因为聚类中心是随机选择的) 在这个步骤中，通过迭代，计算它们与聚类中心的相似度，并将它们放入合适的类别中...通常不会出错，但众所周知，k-means算法仅能达到局部最优，而不是全局最优。在这种情况下，k-means算法无法发现更加明显的分组，如下图所示： ?...假设有一个1280x1024像素的图像，对于每个像素，有一个简单的颜色表示(RGB 24位，8位红，8位绿色，8位蓝色)。
它是如何工作的 k-means算法有两个步骤。假设把数据分成四组，执行以下步骤。 注意：在开始任何步骤之前，k-means算法会从数据中随机抽取三个样本，称为聚类中心。...它检查每一个数据样本，会根据它们与开始随机选择的聚类中心的相似程度，来对它们进行分类。 它使聚类中心与相似的同类点更接近(第1步的分组)。 重复这些步骤，直到聚类中心没有显著的移动。...首先来介绍一些变量： k：集群的数量 Xij：示例i的第j个特征值 μij：示例i的第j个特征的聚类中心(类似于X，因为聚类中心是随机选择的) 在这个步骤中，通过迭代，计算它们与聚类中心的相似度，并将它们放入合适的类别中...在这种情况下，k-means算法无法发现更加明显的分组，如下图所示： 幸运的是，解决方案相当简单——只要用k-means算法多运行几次，然后选择最好的结果就好了。...假设有一个1280x1024像素的图像，对于每个像素，有一个简单的颜色表示(RGB 24位，8位红，8位绿色，8位蓝色)。
（r, g, b）这三个值组成的，称为通道值 接下来在进行数据规范化，可以加快聚类的收敛 mm = preprocessing.MinMaxScaler() img_data = mm.fit_transform...同时你应该也注意到了，我们在初始化 K-Means 类时，只是指定了 n_clusters 参数，对于 init 参数我们使用的是默认值，即 k-means++，所以对于使用 sklearn 工具来说，...足球队聚类 下面我们再来看看如何对足球队进行聚类划分，其实如果和球队类推到人，那么就是对人的聚类划分，这个在营销领域就是非常常用的营销分析方法了。...当然，你还可能发现，如果你运行多次 K-Means 算法，会得到不同的结果，这个就是上一节讲的，因为每次运行算法，初始值都是不同的，而不同的初始值，会得到不同的聚类结果。...当然 K-Means 算法的缺点也十分明显，就是聚类个数 K 值需要提前指定，如果我们不知道当前要聚类成多少个类别，那么我们就需要多给几个 K 值，然后从中找出聚类效果最好的那个。 ?
聚类算法是无监督学习中的重要部分，聚类算法包括K-means、k-mediods以及DBSCAN等。DBSCAN是基于距离测量（通常为欧几里德距离）和最小点数将彼此接近的点组合在一起。...算法原理 DBSCAN聚类的过程像树生长一样，它从种子点开始，该种子点在eps的距离内至少具有MinPoints个点。我们沿着这些附近的点进行广度优先搜索。对于给定的点，我们检查它在半径内有多少个点。...这意味着如果两点之间的距离低于或等于该值(eps)，则这些点被认为是相邻。如果选择的eps值太小，则很大一部分数据不会聚集。它将被视为异常值，因为不满足创建密集区域的点数。...minPoints的最小值必须为3，数据集越大，对应选择的minPoints值越大。...区别于K-means DBSCAN与K-means不同的是 在k-means聚类中，每个聚类由质心表示，并且点被分配给最接近的质心。在DBSCAN中，没有质心，通过将附近的点彼此链接来形成簇。
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