K-means图片压缩：从255色到64色，文件大小对比

K-means算法是一种常用的无监督机器学习方法，其主要应用于数据集的聚类分析，通过将数据点分组到最近的中心（质心）来实现。在本示例中，我们利用K-means算法进行图片压缩，以减少存储空间和内存占用。 首先，我们从sklearn库导入必要的工具，如`load_sample_image`用于加载图像数据，`KMeans`用于执行聚类，以及`matplotlib`用于图像处理。选择一张图片（例如本地的'image2.jpg'），我们将图片转换为一维数组，以便于K-means算法处理。原始图片的形状`(height, width, channels)`经过降维后变为`(num_pixels, channels)`，这里的`channels`通常为RGB三通道。 K-means算法的核心是通过迭代优化将像素点分配到离它们最近的质心（颜色簇中心）代表的类别。在这个例子中，我们设置簇的数量为64（`n_colors=64`），模型通过`fit_predict`方法对所有像素进行分类，得到每个像素的类别标签。然后，我们使用这些标签和质心（颜色簇）重新构建压缩后的图片。 压缩过程是将每个像素点替换为其所属颜色簇的平均颜色，这实质上是对图像的一种简化的表示，牺牲了一部分细节以换取更小的存储空间。压缩后的图片通过`imshow`函数展示，可以看到颜色较原图更为简化。 为了进一步减小文件大小，我们还进行了第二次压缩，即每三个像素取一个，这种方法称为下采样或低分辨率显示。再次使用`imshow`展示处理后的图片。 在代码执行过程中，我们通过`sys.getsizeof()`函数测量了原始图片和压缩图片的内存占用。这有助于评估压缩效果，因为较小的文件大小往往对应于更少的内存消耗。 通过K-means算法对图片进行压缩后，虽然可能牺牲一定的视觉质量，但可以显著降低存储需求，这对于存储容量有限的应用场景，如移动设备或者云端存储，具有重要意义。然而，K-means算法对于非凸形状的聚类效果可能不佳，并且对于噪声和异常值敏感，所以在实际应用时可能需要根据具体需求进行调整。