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python中学习K-Means和图片压缩(python kmeans sklearn)
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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。
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
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
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
代码实现
簇分配
将样本点分配到离它最近的簇中心下
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
图片压缩
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