K-means聚类算法在图像分割中的应用

简介：
本研究探讨了K-means聚类算法在图像分割领域的应用，通过实验分析其效果和局限性，为改进图像处理技术提供理论依据。 K-Means聚类是最常用的聚类算法之一，最初起源于信号处理领域。其主要目标是将数据点划分为K个簇，并找到每个簇的中心以最小化度量值。该算法的优点在于简单易懂且运算速度快，但缺点是在应用时只能处理连续型数据，并需要在开始前指定要划分成多少类。 以下是使用K-Means聚类算法的具体步骤： 1. 确定K值：即设定将数据划分为K个簇或小组。 2. 随机选择质心（Centroid）：从整个数据集中随机选取K个点作为初始的质心。 3. 计算距离并分配归属：计算每个数据点到各个质心的距离，并将其划分至最近的那个质心所属的组别中去。 4. 重新定义质心位置：当所有点都被分配好后，根据当前分组情况来更新各簇的新质心。重复以上步骤直到满足停止条件为止（如达到最大迭代次数或质心变化小于阈值）。