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python中学习K-Means和图片压缩
脚本专栏 2024/11/15 佚名
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大家在学习python中，经常会使用到K-Means和图片压缩的，我们在此给大家分享一下K-Means和图片压缩的方法和原理，喜欢的朋友收藏一下吧。

python中学习K-Means和图片压缩

通俗的介绍这种压缩方式，就是将原来很多的颜色用少量的颜色去表示，这样就可以减小图片大小了。下面首先我先介绍下K-Means，当你了解了K-Means那么你也很容易的可以去理解图片压缩了，最后附上图片压缩的核心代码。

K-Means的核心思想

python中学习K-Means和图片压缩

python中学习K-Means和图片压缩

k-means的核心算法也就上面寥寥几句，下面将分三个部分来讲解：初始化簇中心、簇分配、簇中心移动。

初始化簇中心

python中学习K-Means和图片压缩

随机取簇中心若是不幸，会出现局部最优的情况；想要打破这种情况，需要多次取值计算来解决这种情况。

代价函数
python中学习K-Means和图片压缩

代码实现

J = zeros(100,1);
M = size(X,1);
min = inf;
for i = 1:100
%随机取k个样本点作为簇中心
randidx = randperm(M);
initial_centroids = X(randidx(1:K),:);
%将所得的中心点进行训练
[centroids0, idx] = runkMeans(X, initial_centroids,10);
for k = 1:M 
J(i) = J(i) + sum((X(k,:) - centroids0(idx(M),:)).^2); 
end
%取最小代价为样本中心点
if(min > J(i))
centroids =centroids0;
end
end

簇分配

将样本点分配到离它最近的簇中心下

tmp = zeros(K,1);
for i = 1:size(X,1)
for j = 1:K
tmp(j) = sum((X(i,:) - centroids(j,:)).^2);
end
[mins,index]=min(tmp);
idx(i) = index;
end

簇中心移动

取当前簇中心下所有样本点的均值为下一个簇中心

for i = 1:m
centroids(idx(i),:) = centroids(idx(i),:) + X(i,:);
end

for j = 1:K
centroids(j,:) = centroids(j,:)/sum(idx == j);
end

图片压缩

% 加载图片
A = double(imread('dragonfly.jpg'));
% 特征缩减
A = A / 255; 
img_size = size(A);
X = reshape(A, img_size(1) * img_size(2), 3);
K = 16; 
max_iters = 10;

%开始训练模型
initial_centroids = kMeansInitCentroids(X, K);
[centroids, idx] = runkMeans(X, initial_centroids, max_iters);

%开始压缩图片
idx = findClosestCentroids(X, centroids);
X_recovered = centroids(idx,:);
X_recovered = reshape(X_recovered, img_size(1), img_size(2), 3);
%输出所压缩的图片
subplot(1, 2, 2);
imagesc(X_recovered)
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