聚类算法用于降维：KMeans的矢量量化应用（图片压缩）

聚类算法用于降维：KMeans的矢量量化应用（图片压缩）

一、介绍

聚类算法是机器学习中一种无监督学习方法，用于将数据集划分成多个类别或簇。KMeans是一种广泛使用的聚类算法，它通过迭代的方法寻找一组簇中心，使得每个数据点到其最近的簇中心的距离的平方和最小。KMeans的一个重要应用是矢量量化，特别是在图片压缩中。

二、应用使用场景

• 图片压缩：通过将颜色空间中的像素向量进行量化来减少图像存储所需的字节数。
• 信号处理：用于音频数据压缩。
• 数据预处理：在高维数据集中找到主要的聚类以进行特征降维。

下面是关于图片压缩、信号处理和数据预处理的代码示例。我们将使用Python及相关库来实现各项任务。

图片压缩

这里我们使用K-means聚类算法对图像进行颜色量化，以减少图像存储所需的字节数：

import numpy as np
from sklearn.cluster