在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩 各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。 压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。 图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。 图像压缩需要几个Python库，如下所示： # image processing from PIL import Image from io import BytesIO import webcolors # data analy

PCA的MATLAB代码，可以用于任何利用PCA进行特征提取的场合，如人脸识别等

研华PCA-6006-B驱动程序，老资源。 支持2000、me、xp 内含说明书 VERSION 3.6 [AM 10:33 2002/10/30] Add \Drv-UBS\Win98-ME For PCA-6186 Add \Drv-OBS\VIA686B_DUAL For PCA-6277 Update \Drv-OBS\VIA686B For PCA-6181 Modify \bin\cd1.dbd add PCA-6185 Add \Drv-LAN\brod5703 For PCA-6185 Add \Drv-LAN\brod5704 For PCA-6185 Add \Drv-SCSI\Adaptec7902 For PCA-6185 Update \Drv_INF\VIA For PCA-6181 & PCA-6277 Update \Drv_OBS\W83627HF_P4 For PCA-6184 and For PCA-6185

【老生谈算法】matlab实现数据降维PCA算法源码.docx

数据驱动PCA、ICA和KICA故障检测仿真研究

PCA降维+利用svd降维+利用sklearn库svd降维

此代码是基于PCA的人脸识别系统，作者加入了GUI界面，使用matalib实现。实验效果明显。

自己整理的PCA的数学原理。具备线代和概率基础的人应该能够很容易看懂。里面对于数学基础的讲解很是明白。

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python 聚类 效果图 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 在main.py源代码中修改自己对水果属性(甜度、酸度、水分、脆度)的喜好程度，修改完后执行代码 随机数据集会在Data.csv中生成 会根据数据集进行PCA降维分析和绘图，可以在最后的图表中看出喜欢不喜欢一般般具有明显聚类和区分效果