设计题目:使用K-Means算法实现图像压缩

回答： 1. 研究背景: K-Means算法是一种基于聚类分析的聚类方法，它可以将大量数据集中的对象分为不同的子集，具有出色的性能。K-Means算法也可以用于图像压缩。 2. 研究目标: 本文旨在使用K-Means 算法实现图像压缩，以降低存储和传输所需的带宽。 3. 方法: 首先，将原始图片中的所有像素归为K个不同的子集；然后使用每个子集中代表性颜色来代表整个子集。最后，将代表性颜色进行重新映射并重新生成图片。 4. 实验评估: 对原始图片进行K-Means处理后得到一张新图片作为评估样本,通过对比原始图片及处理后得到的新图片,评估K-Means处理前后对于存储大小、信息内容、信息失真度三方面进行测试,以此来评估使用K-Means 算法实现图像压缩之效果.