k-means聚类算法用于图像分割。

简介：
运用K-means算法对图像进行分割，K-means算法是一种典型的基于距离的聚类方法，它利用距离作为衡量对象相似性的指标，即两个对象之间的距离越小，则认为其相似度越高。该算法的核心在于，它将簇定义为由彼此靠近的对象所组成，因此目标是获得紧凑且独立的簇。选择K个初始类聚类中心点的数量对最终的聚类结果具有显著的影响，因为在算法的第一步中，这些中心点是随机选取数据集中的任意K个对象作为初始簇的代表。在每次迭代过程中，该算法会计算数据集中剩余每个对象的距离与各个簇中心的距离，并根据这个距离将每个对象重新分配到与其最近的簇中。当对所有数据对象进行考察后，一次迭代运算便完成，并计算出新的聚类中心点。如果一次迭代前后J值的变化不显著，则表明算法已经达到了收敛状态。具体的算法流程如下：首先，从N个文档中随机选取K个文档作为初始质心；然后，对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并将该文档归入到与其最近的质心所属的类别中；接着重新计算已经得到的各个类别的质心；最后迭代步骤2和3直到新的质心与原质心之间没有足够大的差异或者小于预设的阈值时为止。 K-MEANS算法的工作原理及流程如下：该算法输入包括聚类的数量k以及包含n个数据对象的数据库。输出则是满足方差最小标准的k个聚类结果。