from sklearn.datasets import load_sample_image
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt #读取一张示例图片或自己准备的图片,观察图片存放数据特点
china = load_sample_image("china.jpg")
plt.imshow(china)
plt.show()
print(china.shape)

  

#根据图片的分辨率,适当降低分辨率
image = china[::3,::3] #行列分别按step为3的距离取
x = image.reshape(-1,3) #生成行数自填充,列数为3的二维数组
plt.imshow(image)
plt.show()
print(image.shape,x.shape) #用k均值聚类算法,将图片中所有颜色值做聚类。
n_color = 64
model = KMeans(n_color)
labels = model.fit_predict(x) #每个点的颜色分类
color = model.cluster_centers_ #64个聚类中心,颜色值 #用聚类中心的颜色代替原来颜色,形成新图片
color[labels]
images = image.reshape(143, 214, 3)
print(images.shape)
plt.imshow(images)
plt.show()

  

2.贝叶斯

  • M桶:7红3黄
  • N桶:1红9黄
  • 现在:拿出了一个红球
  • 试问:这个红球是M、N桶拿出来的概率分别是多少?

解:   设:事件A为拿到一个红球,事件M是在M桶中拿到红球;事件N为在N桶里拿到红球。

1) P(M|B) = P(B|M) · P(M) /P(B) = (7/10 · 1/2)/ (8/20) =  7/8

2) P(N|B) = 1 - P(M|B) = 1/8

作业:K-means算法应用:图片压缩的更多相关文章

  1. 使用K均值算法进行图片压缩

    K均值算法   上一期介绍了机器学习中的监督式学习,并用了离散回归与神经网络模型算法来解决手写数字的识别问题.今天我们介绍一种机器学习中的非监督式学习算法--K均值算法.   所谓非监督式学习,是一种 ...

  2. K-Means算法:图片压缩

    #读取实例图片# from sklearn.datasets import load_sample_image from sklearn.cluster import KMeans import ma ...

  3. KNN 与 K - Means 算法比较

    KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过 ...

  4. 4.K均值算法应用

    一.课堂练习 from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sk ...

  5. 4.K均值算法--应用

    1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小,占内存大小,图片数据结构,线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别,每个类别的颜色 压缩图片生成: ...

  6. K-means算法

    K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢?  ...

  7. delphi GDI 图片压缩代码 据说是位图缩放保持原图视觉效果最好的算法

    delphi 图片压缩代码 据说是位图缩放保持原图视觉效果最好的算法 若有更好的,请大神留言我也学习下,感谢! uses WinAPI.GDIPAPI, WinAPI.GDIPOBJ; var  Bi ...

  8. 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 ...

  9. k邻近算法(KNN)实例

    一 k近邻算法原理 k近邻算法是一种基本分类和回归方法. 原理:K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实 ...

  10. Luban 鲁班 图片压缩 MD

    Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina ...

随机推荐

  1. Oracle错误——ORA-39000:转储文件说明错误、ORA-39001:参数值无效、ORA-39088:文件名不能包含路径说明

    错误 在使用数据泵导入文件时,报错如下 Next 出错原因 在使用参数DUMPFILE指定文件名称时,不能包含路径信息,只可以使用文件名称 Next 解决办法 在使用数据泵进行数据导入导出前,必须要创 ...

  2. Educational Codeforces Round 48 (Rated for Div. 2)

    http://codeforces.com/contest/1016 A. 没想到这个也会TLE,太粗心了 B. 暴力就好了,多情况讨论又出错... 思路跟我一样的解法   为什么我做了那么多讨论,原 ...

  3. Flask Web框架

    Flask依赖两个外部库:Werkzeug和Jinja2.Werkzeug是一个WSGI(在Web应用和多种服务器之间的标准Python接口)工具集:Jinja2负责渲染模板.所以在安装Flask之前 ...

  4. call 和 apply方法解析

    ECAMScript 3给Function的原型定义了两个方法,它们是 `Function.prototype.call` 和 `Function. prototype.apply`.在实际开发中,特 ...

  5. 基于Ocelot的gRpcHttp网关

    什么是gRpcHttp网关 通俗的讲就是将gRpc提供的服务以rest api的形式提供出去,不需要再单独的写一个webapi去做这件事. gRpcHttp网关好处 减少不必要代码,减少中间层提高通讯 ...

  6. Lintcode155-Minimum Depth of Binary Tree-Easy

    155. Minimum Depth of Binary Tree Given a binary tree, find its minimum depth. The minimum depth is ...

  7. druid 连接池加密算法

    package juint; import com.alibaba.druid.filter.config.ConfigTools; public class DruidTest { public s ...

  8. Java NIO 系列学习(一)Java NIO概述

    参考资料: http://www.importnew.com/19816.html http://ifeve.com/overview/ NIO 三大核心部分: Channel(通道).Buffer( ...

  9. Premiere Pro 中的键盘快捷键

    官网地址:https://helpx.adobe.com/cn/premiere-pro/using/default-keyboard-shortcuts-cc.html?mv=product& ...

  10. .NET Core WEB API使用Swagger生成在线接口文档

    1项目引用Swashbuckle.AspNetCore程序集和Microsoft.Extensions.PlatformAbstractions程序集 右击项目打开"管理NuGet程序包.. ...