K-means算法应用：图片压缩

K-means算法应用：图片压缩

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

#load_sample_image包的示例图片加载
china = load_sample_image("china.jpg")
plt.imshow(china)
plt.show()
print(china.shape)

flower = load_sample_image("flower.jpg")
plt.imshow(flower)
plt.show()
print(flower.shape)

plt.imshow(flower[:,:,0])   #改变图片色调,使图片失真
plt.show()

理解贝叶斯定理：

• M桶：7红3黄
• N桶：1红9黄
• 现在：拿出了一个红球
• 试问：这个红球是M、N桶拿出来的概率分别是多少？ 

解:   设:事件A为拿到一个红球，事件M是在M桶中拿到红球；事件N为在N桶里拿到红球。

1) P(M|B) = P(B|M) · P(M) /P(B) = (7/10 · 1/2)/ (8/20) =  7/8

2) P(N|B) = 1 - P(M|B) = 1/8