sklearn svd 图像压缩

在sklearn中，可以使用SVD（奇异值分解）进行图像压缩。SVD是一种矩阵分解的方法，可以将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积，其中两个矩阵是正交矩阵，第三个矩阵是一个对角矩阵。SVD可以有效地将一个矩阵表示为较低维度的近似形式，从而实现压缩的效果。通过降低图像的维度，可以减少存储空间的需求，并加快图像处理的速度。

首先，需要导入所需的模块和库，如sklearn.decomposition中的PCA和numpy等。然后，加载图像数据，例如使用digits数据集。digits.data包含了手写数字的图像数据，其形状为(1797, 64)，即1797个样本，每个样本有64个特征。

接下来，可以使用PCA进行降维，并通过explained_variance_ratio_属性获取每个主成分解释的方差比例。可以使用plot函数绘制累计方差贡献率曲线，以便确定合适的降维后维度范围。

最后，可以使用inverse_transform函数将降维后的数据返回到原来的高维空间，实现图像的复原和噪音过滤。可以定义一个绘图函数，将降维后的图像进行展示。

综上所述，可以使用sklearn中的SVD进行图像压缩，通过降低图像的维度实现存储空间和处理速度的优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [sklearn中的降维算法PCA和SVD](https://blog.csdn.net/momokofly/article/details/121671822)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [svd分解 复原 sklearn和numpy实现](https://blog.csdn.net/weixin_37763484/article/details/128228346)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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