功能描述： 使用KMeans算法对图像颜色进行聚类，使用更少的颜色进行着色。对KMeans算法不同聚类数量的效果进行可视化。...相关阅读： Python+sklearn使用KMeans算法压缩图像颜色 参考代码： ? 代码运行时间较长，约10分钟左右。 原始图像： ? 中间过程： ? 最终效果： ?
imread import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.utils import shuffle from sklearn.cluster import KMeans...load_sample_image from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin def recreate_image(codebook,labels,w,h): #定义图像压缩函数...label_idx+=1 return image n_colors=64 img=imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像...=KMeans(n_clusters=k,random_state=0).fit(image_array_sample)#kmeans print("done in %0.3fs."...算法：KMeans聚类图像分割是将像素矢量量化，将显示图像所需的颜色数量从250种减少到4种，同时保持整体外观质量。
之前分享过kmeans算法（传送门：数据挖掘算法—K-Means算法），这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割，使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。...lab_he = rgb2lab(he); 步骤 3：用 K 均值聚类对基于 'a*b*' 空间的颜色进行分类 聚类是一种分离对象组的方法。K 均值聚类将每个对象视为在空间中有一个位置。...K 均值聚类要求您指定要划分的簇数和用于量化两个对象之间距离的距离度量。 由于颜色信息基于 'a*b*' 颜色空间，因此您的对象是具有 'a*' 和 'b*' 值的像素。...使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。...，可以按颜色分离 hestain.png 中的对象，这将产生三个图像。
kmeans算法步骤 第一步 - 随机选择 K 个点作为点的聚类中心，这表示我们要将数据分为 K 类。...第二步 - 遍历所有的点 P, 算出 P 到每个聚类中心的距离，将 P 放到最近的聚类中心的点集中。遍历结束后我们将得到 K 个点集。...第三步 - 遍历每一个点集，算出每一个点集的中心位置，将其作为新的聚类中心。 第四步 - 重复步骤 2 和步骤 3，直到聚类中心位置不再移动。 ?...如何确定K值 在确定K的时候，可以测试10个不同的聚类中心，然后绘制K与误差平方和的曲线图，找到曲线的拐点，即是合适的K值。 ?
封面图片：《Python程序设计实验指导书》，董付国，清华大学出版社 ============= 虽然现实中物体颜色可以有百万、千万甚至更多种，但是人眼对其中大量的颜色是不敏感的。...基于这个考虑，可以对图像中的颜色进行聚类，然后每个聚类中的所有颜色一律使用聚类中心颜色替代，使用更少的颜色来表示原始图像。...在下面的代码中，首先读取一个图像文件，然后把所有颜色聚类为4种颜色，然后使用这4种颜色表示原来的图像。 参考代码： ? 原始图像： ? 结果图像： ?
然后今天要讲的Kmeans算法属于无监督算法，也就是说它的输入只要训练集没有标签的。说到Kmeans， 就不得不提什么是聚类？简单说就是“合并同类项”，把性质相近的物体归为一类，就是聚类。...2，怎么衡量归在一类的样本“性质”是不是相近？如果解决了这两个问题，那么简单的聚类问题就解决了。 Kmeans是一种比较古老聚类算法，但是应用非常广泛。（鬼知道，反正我没怎么用过~）。...当我们做完聚类以后，每一类最中心的那个点，我们叫做聚类中心（centroids），聚类的过程或者目标是：每个类里面的样本到聚类中心的距离的平均值（menas）最小。...Kmeans就是这样的。。。。 下面是kmeans的目标函数，C是聚类中心，卡方是所有训练数据。 ? Kmeans算法的步骤： 随机选择k个初始聚类中心 ?...计算所有样本到每个聚类中心的距离，使得样本点到ci的距离比到cj的距离要更近，当i不等于j的时候。 更新聚类中心C，使得ci是所有附近点的中心。 重复2,3，知道聚类中心不再变化。
Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法，给定聚类的数目N，Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心，从而将样本数据分为N个类别。...下面简要介绍Kmeans聚类原理，并附上自己写的Kmeans聚类算法实现。 一、Kmeans原理 1....相同标签值得被kmeans聚为一类，这样所有数据就被聚类为设定的ClusterCnt个类别。...二、图像中的应用 简单的将kmeans算法应用于图像中像素点的分类，每个像素点的RGB值作为输入数据，计算像素点与质心之间的距离，不断迭代，直到所有像素点都有一个标签值。...根据标签图像将原图像中同一类别设定相同颜色，不同类别设定不同颜色。可用于图像分割等。
Kmeans是一种简单易用的聚类算法，是少有的会出现在深度学习项目中的传统算法，比如人脸搜索项目、物体检测项目（yolov3中用到了Kmeans进行anchors聚类）等。...一般使用Kmeans会直接调sklearn，如果任务比较复杂，可以通过numpy进行自定义，这里介绍使用Pytorch实现的方式，经测试，通过Pytorch调用GPU之后，能够提高多特征聚类的速度。...import torch import time from tqdm import tqdm class KMEANS: def __init__(self, n_clusters=20, max_iter...init_points = x[init_row] self.centers = init_points while True: # 聚类标记...(0)) self.centers = centers def representative_sample(self): # 查找距离中心点最近的样本，作为聚类的代表样本
K-means手写数字聚类 用kmeas聚类算法对train_images.mat的前100张和前1000张手写数字图像进行聚类，重复测试10次，每次测试的正确率如图6所示，其中100张的平均正确率为59%...图6 K-means聚类结果 再对train_images.mat的前100张、500张、1000张、2000张和4000张手写数字图像进行聚类，每种图像张数重复测试10次，计算平均正确率和平均运行时间...表1 K-means聚类测试 由表1可知，K-means手写数字聚类在图像数目达到4000张的时候，运行时间达到了41秒，而且平均正确率为60%左右。...图7 K-means++聚类结果 我们再对train_images.mat的前100张、1000张、2000张、4000张和8000张手写数字图像进行聚类，每种图像张数重复测试10次，计算平均正确率和平均运行时间...表2 K-means聚类测试 由表2可知，K-means手写数字聚类在图像数目达到8000张的时候，运行时间达到了15秒，而且平均正确率均高于50%。
聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法： 传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度/层次等方法。 深度聚类方法主要是根据表征学习后的特征+传统聚类算法。...二、kmeans聚类原理 kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的，它是基于划分方法聚类的，原理是先初始化k个簇类中心，基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本，迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标...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。...面对非凸的数据分布形状时我们可以引入核函数来优化，这时算法又称为核 Kmeans 算法，是核聚类方法的一种。...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！
图片处理是聚类方法应用中的一个重要的主题。 值得指出的是python中有很多很好的图片处理方法，scikit-image是scikit-learn的一个姐妹工程。...为了实际量化该图片，我们需要转换它为含有RGB值的768*1024,的二维数组，一个好的想法是，用一个三维空间上的数据和聚类点来所见图片中颜色点的距离，这是一个简单的量化方法。...using silhouette distance that we reviewed in the Optimizing the number of centroids recipe: 现在我们开始聚类处理...，首先我们导入cluster模型，并生成一个KMeans对象，我们将设置n_clusters=5以便我们有5个聚类的组，或者说5种不同的颜色。...have our fit KMeans objects, let's take a look at our colors:现在我们已经拟合了KMeans对象，让我们看一下颜色 centers = k_means.cluster_centers
文章目录 简介 算法原理 sklearn库调用 K的取值 简介 ---- k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，也就是将数据分成K个簇的算法...比如将下图中数据分为3簇，不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇，每个簇高度相关，即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。...（插播反爬信息 ）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 重复2-4步直到收敛 \sum_{i=1}^n argmin||x_i-c_i || 计算当前聚类的平方差...可以看出，第六次更新后聚类相同，数据收敛。 大家可以尝试修改初始质心，查看结果是否一致。...考虑内聚度和分离度两个因素，计算轮廓系数（Silhouette Coefficient）S，S越接近1则聚类效果越好。如下图，K=3时，S最接近1。
云豆贴心提醒，本文阅读时间6分钟 这篇文章直接给出上次关于Kmeans聚类的篮球远动员数据分析案例，最后介绍Matplotlib包绘图的优化知识。...代码分析： 表示在sklearn中处理kmeans聚类问题，用到 sklearn.cluster.KMeans 这个类。 X是数据集，包括2列20行，即20个球员的助攻数和得分数。...表示输出完整Kmeans函数，包括很多省略参数，将数据集分成类簇数为3的聚类。 输出聚类预测结果，对X聚类，20行数据，每个y_pred对应X的一行或一个孩子，聚成3类，类标为0、1、2。...二、Matplotlib绘图优化 Matplotlib代码的优化： 1.第一部分代码是定义X数组，实际中是读取文件进行的，如何实现读取文件中数据再转换为矩阵进行聚类呢？...2.第二部分是绘制图形，希望绘制不同的颜色及类型，使用legend()绘制图标。 假设存在数据集如下图所示：data.txt 数据集包括96个运动员的数据。
也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 什么是K均值聚类算法 K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。...然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。...一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。...终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。...◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 使用K均值聚类算法 from sklearn.cluster import KMeans #导入kmeans算法 y_pred = KMeans(n_clusters=2).fit_predict
工具箱k-means算法 下面利用python中sklearn模块进行数据的聚类 数据集自制数据集 ?...需要用到的python库: xlrd:读取Excel中的数据 pandas:数据处理 numpy:数组 sklearn:聚类 代码 import xlrd import pandas as pd import...featureList = ['Age', 'Gender', 'Degree'] mdl = pd.DataFrame.from_records(data, columns=featureList) # 聚类...=3, random_state=seed) # 聚类 clf.fit(mdl_new) # 拟合模型 #print(clf.cluster_centers_) # 查看KMeans聚类后的5个质心点的值...一共聚类成3类，最后一列是类别数（0,1,2）
我们知道了分类，这里重点介绍聚类 3.KMeans算法的基本思想 KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。...K-Means聚类算法主要分为三个步骤： (1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心； (2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到离该点最近的聚类中去； (3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值...4.过程演示 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2： (a)未聚类的初始点集； (b)随机选取两个点作为聚类中心； (c)计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去...； (d)计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心； (e)重复(c),计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去； (f)重复(d),计算每个聚类中所有点的坐标平均值...参考： Spark MLlib KMeans聚类算法 作者：sunbow0
算法原理 聚类指的是把集合，分组成多个类，每个类中的对象都是彼此相似的。K-means是聚类中最常用的方法之一，它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。...下图展示了一个聚类算法的结果： ?...算法流程 （1）选择k个初始聚类中心 （2）计算每个对象与这k个中心各自的距离，按照最小距离原则分配到最邻近聚类 （3）使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心 （4）重复步骤（2）和（3）直到聚类中心不再变化...（5）结束，得到k个聚类 算法的作用 聚类算法可以将数据中相似度比较大的数据聚集在一起，并且此算法是无监督算法，没有任何标注成本。...且以KMean聚类算法为基础，衍生了很多其他种类的聚类算法如密度聚类，谱聚类等。在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。
Python kmeans聚类的使用 1、用kmeans分为五个聚类，每个聚类内部的数据为一个list，五个list组成聚类中心。...k = 5 # 聚类中心数 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=4, random_state=123) # 聚类中心数，并行的CPU核的数量，随机数种子...fit_kmeans = kmeans_model.fit(airline_scale) # 模型训练 print(kmeans_model.cluster_centers_) # 查看聚类中心...print(kmeans_model.labels_) # 查看样本的类别标签 2、label显示按照kmeans划分之后每个数据属于哪个聚类。...以上就是Python kmeans聚类的使用，希望对大家有所帮助。
前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。...其中m是c_i所在的簇的元素的个数 也就是当前聚类的均值就是当前方向的最优解（最小值），这与kmeans的每一次迭代过程一样。所以，这样保证SSE每一次迭代时，都会减小，最终使SSE收敛。...但是可以重复执行几次kmeans，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。 0-1规格化 由于数据之间量纲的不相同，不方便比较。...，表示聚类效果不好。...可以发现原始分类中和聚类中左边那一簇的效果还是拟合的很好的，右测原始数据就连在一起，kmeans无法很好的区分，需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1.
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