分类：k-means聚类

2021
06-03

tensorflow+k-means聚类简单实现猫狗图像分类的方法

一、前言本文使用的是kaggle猫狗大战的数据集：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data训练集中有25000张图像，测试集中有12500张图像。作为简单示例，我们用不了那么多图像，随便抽取一小部分猫狗图像到一个文件夹里即可。通过使用更大、更复杂的模型，可以获得更高的准确率，预训练模型是一个很好的选择，我们可以直接使用预训练模型来完成分类任务，因为预训练模型通常已经在大型的数据集上进行过训练，通常用于完成... 继续阅读 >

2020
09-27

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩

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：#imageprocessingfromPILimpor... 继续阅读 >