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
源代码：
原图片：
原图片的文件大小以及内存大小以及数据结构：
第一次压缩后的图片：
第一次压缩后的文件大小以及内存大小：
第二次压缩后的图片：
第二次压缩后的文件大小以及内存大小：
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。
第一种：根据给定的天气状况判定是否去打网球
源代码：
将天气转换成数值的结果：
通过实例所给的天气，预测得出的结果，yes代表打网球，no代表不打网球：
第二种：#据数据源TESTDATA.TXT，使用K-means算法实现聚类
源代码：
运行结果：
将聚类结果用散点图显示：
