本项目利用Python机器学习库scikit-learn实现K-means算法对人脸图像数据集进行无监督聚类分析，旨在探索不同人群面部特征的自然分组。通过调整参数和可视化结果，深入理解K-means在图像处理中的应用效果。
人脸图像聚类题目：对给定的人脸图像数据集进行可视化并输出聚类性能。
代码如下（由某位大佬完成）：
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score, adjusted_rand_score
# 加载和预处理数据
def load_data(data_path):
images = []
for filename in os.listdir(data_path):
img = img.imread(os.path.join(data_path, filename))
if img is not None:
images.append(img)
return np.array(images)
data_path = path_to_your_images_folder
images = load_data(data_path)
# 转换图像数据为适合聚类的格式
X = images.reshape(len(images), -1) # 将每个图像展平成一维数组
# 使用KMeans进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=42)
labels = kmeans.fit_predict(X)
# 可视化结果（这里仅展示前几个样本的可视化，实际应用中可能需要更多的处理）
fig, ax = plt.subplots(1, len(images[:5]), figsize=(10, 3))
for i in range(len(images[:5])):
ax[i].imshow(images[i])
ax[i].set_title(fCluster {labels[i]})
plt.show()
# 输出聚类性能指标
true_labels_path = path_to_true_label_file
true_labels = pd.read_csv(true_labels_path)[label]
nmi_score = normalized_mutual_info_score(true_labels, labels)
ari_score = adjusted_rand_score(true_labels, labels)
print(fNormalized Mutual Information Score: {nmi_score})
print(fAdjusted Rand Index Score: {ari_score})
```
注意：上述代码中的路径需要根据实际数据集和标签文件的位置进行修改。
5星
