K-means Clustering压缩图像的实现：原理及Matlab代码详解-主成分分析法

主成分分析法原理及matlab代码Kmeans聚类 这是 [Coursera Machine Learning] () 课程的第 7 周作业。 概括 在该程序的第一部分中，实现了 K-means 聚类算法并将其应用于压缩图像。 在第二部分中，进行主成分分析以获得人脸图像的低维表示。 K均值聚类 K-means 聚类是一种无监督学习算法，可自动将相似的数据示例聚类在一起。 随机初始化后，重复执行两个步骤：(i) 将每个训练示例 x 分配给其最近的质心，以及 (ii) 使用分配给它的点重新计算每个质心的平均值。 为了最小化失真，实现了多个随机初始化。 彩色图像的常规 24 位表示通过将颜色数量减少到 16 种颜色来压缩，从而最好地将 3D RGB 空间中的像素聚集在一起。 已完成的方法总结如下： findClosestCentroids.m - 查找最近的质心（在 K-means 中使用）
computeCentroids.m - 计算质心均值（在 K-means 中使用）
kMeansInitCentroids.m - K-means 质心的初始化
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