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
2023-02-27 22:15:11
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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
2023-02-01 15:29:21
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PCA(principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，由数据本身决定。转换坐标系时，以方差最大的方向作为坐标轴方向，因为数据的最大方差给出了数据的最重要的信息。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方法，第二个新坐标轴选择的是与第一个新坐标轴正交且方差次大的方向。重复该过程，重复次数为原始数据的特征维数。
2022-06-18 21:46:07
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资源详情可以看我的博客：
算法笔记（14）PCA主成分分析及Python代码实现
https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125030273
2022-05-31 22:06:46
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基于matlab的PCA主成分分析实例，用不同浓度的混合物的拉曼光谱作为数据进行试验。学习PCA的数据处理方法。
pca主成分分析一般指主成分分析。 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
欢迎交流学习~
2022-05-14 22:29:14
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