列举并解释6种常用的图像压缩编码方式

1. JPEG（Joint Photographic Experts Group）：一种有损压缩格式，适用于存储和传输高分辨率彩色图像。JPEG压缩的原理是基于DCT（离散余弦变换），将图像分块后，通过去除高频信号和量化处理来达到压缩的效果。

2. PNG（Portable Network Graphics）：一种无损压缩格式，适用于存储和传输图像、图标等。PNG压缩的原理是基于预测编码和差分编码，通过预测每个像素的值来达到压缩的效果。

3. GIF（Graphics Interchange Format）：一种有损压缩格式，适用于存储和传输简单的图形和动画。GIF压缩的原理是基于LZW（Lempel-Ziv-Welch）算法，将图像中的重复的像素值进行压缩。

4. BMP（Bitmap）：一种无压缩格式，适用于存储和传输简单的图像。BMP文件存储的是每个像素的信息，因此文件大小较大。

5. TIFF（Tagged Image File Format）：一种无损压缩和有损压缩格式，适用于存储和传输高质量的图像。TIFF压缩的原理是基于LZW算法、JPEG压缩等多种压缩方式。

6. WEBP：一种有损压缩和无损压缩格式，适用于存储和传输图像、动画和视频。WEBP压缩的原理是基于预测编码和差分编码，同时也采用了JPEG和PNG压缩的部分技术。

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列举系统聚类常用的6种计算距离的方法并解释原理

系统聚类是一种无监督学习方法，它将数据集中的样本逐步合并成更大的簇，直到所有样本都归为一个簇或者满足某些停止准则为止。在这个过程中需要使用一些距离度量来衡量样本之间的相似性或者距离。以下是常用的6种计算距离的方法及其原理：

1. 欧氏距离（Euclidean Distance）：计算两个样本之间的直线距离。如果两个样本在空间中的坐标分别为 (x1,y1,z1) 和 (x2,y2,z2)，则它们之间的欧氏距离为：√((x2-x1)^2+(y2-y1)^2+(z2-z1)^2)。欧氏距离适用于连续变量之间的距离计算。

2. 曼哈顿距离（Manhattan Distance）：计算两个样本之间的曼哈顿距离，即样本在坐标轴上的距离之和。如果两个样本在空间中的坐标分别为 (x1,y1,z1) 和 (x2,y2,z2)，则它们之间的曼哈顿距离为：|(x2-x1)|+|(y2-y1)|+|(z2-z1)|。曼哈顿距离适用于离散变量之间的距离计算。

3. 切比雪夫距离（Chebyshev Distance）：计算两个样本之间的切比雪夫距离，即样本在坐标轴上距离的最大值。如果两个样本在空间中的坐标分别为 (x1,y1,z1) 和 (x2,y2,z2)，则它们之间的切比雪夫距离为：max(|x2-x1|,|y2-y1|,|z2-z1|)。切比雪夫距离适用于具有周期性特征的变量之间的距离计算。

4. 闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）：欧氏距离和曼哈顿距离是闵可夫斯基距离的特例。如果两个样本在空间中的坐标分别为 (x1,y1,z1) 和 (x2,y2,z2)，则它们之间的闵可夫斯基距离为：(∑(|xi-yi|^p))^(1/p)，其中p为距离的阶数。当p=1时，为曼哈顿距离；当p=2时，为欧氏距离。

5. 夹角余弦距离（Cosine Distance）：计算两个样本在向量空间中的夹角余弦值，即两个向量的点积除以它们的模长乘积。如果两个向量分别为A和B，则它们之间的夹角余弦距离为：cosθ = A·B / (||A|| ||B||)。

6. 相关系数距离（Correlation Distance）：计算两个样本之间的相关系数，即样本之间的线性相关程度。如果两个样本在空间中的坐标分别为 (x1,y1) 和 (x2,y2)，则它们之间的相关系数距离为：1-[(xi-mean(x))(yi-mean(y))] / (std(x) * std(y))，其中mean和std分别表示均值和标准差。相关系数距离适用于具有线性相关性的变量之间的距离计算。

列举三种图像收集方式并简要概述

以下是三种图像收集方式及其简要概述：

1. 手动收集：手动收集是最基础的图像收集方式，需要人工浏览网络上的图片库或者实地拍摄照片。由于需要人工操作，收集速度相对较慢，但是可以针对特定需求进行筛选和修改，得到符合要求的图像。

2. 网络爬虫：网络爬虫是一种自动化的方式，可以自动从网络上抓取符合要求的图像。这种方法可以大大提高收集速度，但是需要一定的编程技能和技术支持，同时需要注意版权问题和反爬虫机制。

3. 数据库购买：一些图像库提供付费服务，可以购买其所提供的图像数据。这种方式收集的图像通常具有较高的质量和多样性，但是需要付费，并且可能存在版权问题。同时需要注意选择可靠的图像库供应商，避免受到欺诈。