基于K-means算法的Python图像分割方法

简介：
本研究探讨了一种利用K-means聚类算法实现Python环境下的图像分割技术，旨在简化图像处理流程并提升效率。 K-means算法是一种简单的无监督分类方法，在思想及实现上都较为直接。该算法通过度量样本间的相似性，并不断迭代更新聚类中心的位置来完成对数据的分组，直到聚类中心不再变动或变化幅度低于设定阈值时停止。 ### 算法步骤 1. **随机选取初始聚类中心**：首先从所有样本中随机选择一些作为初始的类别代表。 2. **根据当前聚类中心分类所有样本点**：利用选定的距离度量方法，将每个数据点分配给最近的那个聚类中心所属的簇。 3. **更新聚类中心位置**：计算每一个簇内所有成员的新平均值，并以此为新的聚类中心。 4. **检查迭代终止条件**：比较新旧两次迭代中各个类别代表之间的差异。如果这种变化小于预设阈值，则认为算法收敛，否则返回步骤2继续下一轮的迭代过程。 ### 度量方式 度量方式旨在通过计算样本与各聚类中心的距离来决定每个数据点最合适的簇归属。这样可以确保同类别的对象在特征空间中尽可能地接近而不同类别间则保持较大的距离差异。