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找出页面中出现频率最高的标签！

个人解决方案：

var eles=document . getelementsbytagname(' * ')；var RS=[]；for(var I=0；雅思. length；I){ var tag _ name=eles[I]. tagname . tolowercase()；if(未定义！=tag _ name){ if(insonarray(RS，tag_name)) { addWeight(rs，tag _ name)；} else { RS . push({ tag : tag _ name，weight : 1 })} } } sortbyweak(RS)；思考：

获取所有标签-根据标签名称聚类-根据权重排序。

如果有更好的方法，欢迎交流。

我们来看看今天的问题：

获取一张图片的前N个主色值类似于上面大多数标签的问题，数据大小不同，但其他都差不多。

这个问题的思路很清晰。第一步是获取图片的数据；其次，根据颜色值进行聚类；第三步是对聚类结果进行排序。所以这一次，就是基于这样的想法。

1.数据采集

图像数据采集采用canvas的getImageData()方法，可以获取图像每个像素的rgba数据。

var img data as=context . getimagedata(0，0，150，150)；//获取当前画布数据var img data=img data as . data；//get rgba data var i=0，len=imgdata.lengthvar arr=[]；//将图片的rgba数据推入新数组(I；伊琳；i=4 ) { arr.push(imgdata[i]'、' imgdata[i 1]'、' imgdata[i 2]'、' img data[I 3])；}这样就可以得到图片的所有数据，剩下的就是数学题了。

2.数据分组

重复数据消除，合并相同的颜色值，并记录颜色值的数量(权重)

聚类方法有很多，如直接数理统计，或k-means，决策树，朴素贝叶斯，支持向量机等。你可以使用任何你喜欢的方法，但是你仍然需要考虑不同方法的适用性和效率。我们将得到这样一个数组[{rgba:' 21，12，45，0 '，weight: 12}，{ 0.}]来记录颜色值和出现时间。

3.对聚类结果进行排序

对上一步得到的json数组进行排序，按照属性权重的值由大到小或者由小到大进行排序，排序算法不用解释。

4.预览结果

5、做什么

相似颜色值的组合

rgba(234，234，234，1)和rgba(234，235，235，1)是否相似需要合并成一个值，这里会涉及到相似度的计算。

优化聚类算法

提高复杂性、性能和执行速度

结合了视觉化的东西

6.摘要

最好在后端处理大量数据，毕竟可以使用分布式框架等多端计算。

但是浏览器处理数据的能力仍然有限。