4.K均值算法--应用

Posted 2021-02-28 a131452

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：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维

观察压缩图片的文件大小，占内存大小

from sklearn.datasets import load_sample_image
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.image as img
import sys

# 读取一张图片,观察图片存放数据特点
# 读取 datasets 库 中存在的图片china.jpg
china = load_sample_image(‘china.jpg‘)
#  显示图片
plt.imshow(china)
plt.show()

# 根据图片的分辨率，可适当降低分辨率
image = china[::3, ::3]   # 减低尺寸/降低分辨率 （[::3] 意思就是从开始到结束，每三个取一个值。）
x = image.reshape(-1, 3)    # 生成行数未知，列数为3，如果维数发生改变，颜色就会混乱。
print(china.shape, image.shape, x.shape)
# china.shape得到的是(横向上有多少的像素点，纵向上有多少的像素点，像素点的取值)
plt.imshow(image)
plt.show()

# 再用k均值聚类算法，将图片中所有的颜色值做聚类。
# 得到的数据图china是一个三维的数组 ：三维数组的最里面的第三个维度（也就是最里面的“[ ]”）代表的是一个像素点的RGB值：[红，黄，蓝]，
# 第二个维度代表的是这张图片的每一行的5个像素点的RGB值，第三个维度代表的就是这个图片。
# 文章的链接：https://blog.csdn.net/gaifuxi9518/article/details/88364167
# [红（共有255种），黄（共有255种），蓝（共有255种）] 因此共有255*255*255种取法。
n_colors = 64     # (256,256,256)     # 定义聚类中心为64， 对像素点进行压缩
model = KMeans(n_colors)
label = model.fit_predict(x)    # 每个点颜色分类，0-63  对x先fit训练，再predict测试。
colors = model.cluster_centers_     # 二维（64，3）聚类中心 64种颜色，3个通道
new_image = colors[label].reshape(image.shape)  # 然后用聚类中心的颜色代替原来的颜色值。
new_image = new_image.astype(np.uint8)  # 类型转换，小数点转化为8位整形

plt.imshow(new_image)   # 形成新的图片
plt.show()

# 观察原始图片与新图片所占用内存的大小。
# sys.getsizeof()函数  查看占用空间的大小
sys.getsizeof(china)
sys.getsizeof(new_image)

# 将原始图片与新图片保存成文件，观察文件的大小。
# img.imsave()函数   保存在本地  存储图片文件
img.imsave(‘china.jpg‘,china)
img.imsave(‘new_china.jpg‘,new_image)

 原始图片：

 

压缩后的图片：

 占用的空间大小：

 

 

 

 2. 观察学习与生活中可以用K均值解决的问题。

从数据-模型训练-测试-预测完整地完成一个应用案例。

这个案例会作为课程成果之一，单独进行评分

 

预测天气的情况会对人们出行心情（想出去    和    不想出去）的影响：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 测试数据
data = np.array([[‘Sunny‘, ‘Hot‘, ‘High‘, ‘Weak‘],
               [‘Sunny‘, ‘Hot‘, ‘High‘, ‘Strong‘],
               [‘Overcast‘, ‘Hot‘, ‘High‘, ‘Weak‘],
               [‘Rain‘, ‘Mild‘, ‘High‘, ‘Weak‘],
               [‘Rain‘, ‘Cool‘, ‘Normal‘, ‘Weak‘],
               [‘Rain‘, ‘Cool‘, ‘Normal‘, ‘Strong‘],
               [‘Overcast‘, ‘Cool‘, ‘Normal‘, ‘Strong‘],
               [‘Sunny‘, ‘Mild‘, ‘High‘, ‘Weak‘],
               [‘Sunny‘, ‘Cool‘, ‘Normal‘, ‘Weak‘],
               [‘Rain‘, ‘Mild‘, ‘Normal‘, ‘Weak‘],
               [‘Sunny‘, ‘Mild‘, ‘Normal‘, ‘Strong‘],
               [‘Overcast‘, ‘Mild‘, ‘High‘, ‘Strong‘],
               [‘Overcast‘, ‘Hot‘, ‘Normal‘, ‘Weak‘],
               [‘Rain‘, ‘Mild‘, ‘High‘, ‘Strong‘]])
Y = np.array([‘No‘, ‘No‘, ‘Yes‘, ‘Yes‘, ‘Yes‘, ‘No‘, ‘Yes‘, ‘No‘, ‘Yes‘, ‘Yes‘, ‘Yes‘, ‘Yes‘, ‘Yes‘, ‘No‘])
# 预测数据
X = np.array([[‘Sunny‘, ‘Cool‘, ‘High‘, ‘Strong‘]])
#对数据进行处理
# 对测试数据的处理
data[data == ‘Sunny‘] = 1
data[data == ‘Overcast‘] = 2
data[data == ‘Rain‘] = 3
data[data == ‘Hot‘] = 1
data[data == ‘Mild‘] = 2
data[data == ‘Cool‘] = 3
data[data == ‘High‘] = 1
data[data == ‘Normal‘] = 2
data[data == ‘Weak‘] = 1
data[data == ‘Strong‘] = 2
# 对预测数据的处理
Y[Y == ‘No‘] = 1
Y[Y == ‘Yes‘] = 2
X [X == ‘Sunny‘] = 1
X [X == ‘Cool‘] = 3
X [X == ‘High‘] = 1
# X [X == ‘Normal‘] = 2
# X [X == ‘Weak‘] = 1
X [X == ‘Strong‘] = 2

# 切割
Xtr,Xte,y_tr,y_te=train_test_split(data, Y, test_size=0.2)

#K-Mean算法
k_model=KMeans(n_clusters=3)　　# 3个聚类中心
k_model.fit(Xtr,y_tr)　　　　# 模型训练
y_pre=k_model.predict(X)　　　　#模型预测
if y_pre==2:
    y_pre = ‘Yes‘
elif y_pre==1:
    y_pre = ‘No‘
print(‘k均值算法的预测值：‘, y_pre)

展示的效果：