1.画像圧縮にK平均アルゴリズムを適用する
写真を読む
画像ファイルサイズ、メモリサイズ、画像データ構造、線形化を観察します
kmeansを使用して画像のピクセルカラーをクラスター化する
各ピクセルの色カテゴリ、各カテゴリの色を取得します
圧縮画像の生成：元のピクセルの色をクラスタリングで置き換え、2次元に戻ります
メモリサイズを使用して、圧縮された画像のファイルサイズを確認する
2.学習と生活においてK平均法で解決できる問題を観察します。
データモデルのトレーニングテスト予測からアプリケーションケースを完成させます。
このケースは、コースの結果の1つとして個別に採点されます。
1.画像圧縮
（1）写真を読む
圧縮前に写真を表示
（2）画像ファイルサイズ、メモリサイズ、画像データ構造、線形化を観察します
（3）圧縮画像の生成
メモリサイズを使用して、圧縮された画像のファイルサイズを確認する
圧縮された写真を表示
2回目の圧縮後に写真を表示する
2. K-meansが学習と生活の中で解決できる問題を観察します。