matlab图片压缩代码

根据引用中的描述，MATLAB中的图片压缩代码可以按照以下步骤进行设计：
1. 数据预处理：使用MATLAB中的imread()函数读取图像，获取一个形状为(x,y,3)的数组，其中储存了图像的RGB值。将二维的像素点reshape成一维数组，因为我们只需要对像素点进行聚类，不需要对坐标进行聚类。
2. 初始化聚类中心：选择一个合适的K值，随机选择K个像素点作为聚类中心。
3. 迭代聚类：对于图像中的每个像素点，计算其与聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心所对应的类。
4. 更新聚类中心：针对每个分类，重新计算所有属于该类的像素点的聚类中心，并更新聚类中心的值。
5. 重复步骤3和步骤4，直到达到某个中止条件，例如迭代次数或最小误差变化等。

以上是MATLAB中实现图片压缩的基本步骤。具体的实现代码可以根据需要进行调整和优化。请注意，代码的具体实现细节可能与引用和引用中提到的一些具体实现有所差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器学习】Matlab中应用K-means算法实现图像压缩](https://blog.csdn.net/Elford/article/details/121749080)[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: 100%"]
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