Agrupamento de imagens usando K-Means

1. O K-means pode ser usado para classificação de imagem?
2. O K-means pode ser usado para compactação de imagem?
3. Como fazer agrupamento nas imagens?

O K-means pode ser usado para classificação de imagem?

Sim! O agrupamento K-Means pode ser usado para classificação de imagem do conjunto de dados MNIST. Aqui está como. O aglomerado de K-Means é um algoritmo de aprendizado sem supervisão que visa particionar N observações em k agrupamentos nos quais cada observação pertence ao cluster com o centróide mais próximo.

O K-means pode ser usado para compactação de imagem?

Armazenando o centróide e o índice do centróide de cada pixel, por isso não precisa manter todos os dados originais. Com base nos resultados e discussões apresentadas acima, as conclusões são obtidas como abaixo: (1) o algoritmo K-Means pode ser usado para compactar imagens.

Como fazer agrupamento nas imagens?

O agrupamento de imagens é um processo de várias etapas para o qual as etapas são pré-processar as imagens, extrair os recursos, agrupar as imagens com similaridade e avaliar o número ideal de clusters usando uma medida de bondade.