k-均值Matlab聚类算法

资 源 简 介

k-均值Matlab聚类算法

详 情 说 明

k-均值算法是一种经典的聚类技术，在图像处理领域有着广泛应用。该算法通过迭代计算将数据点划分到k个团簇中，每个团簇以其质心为中心。

在图像分割场景中，k-均值算法通常用于颜色聚类。Matlab提供了完善的工具包来实现这一过程：先将图像像素转换为颜色空间中的三维数据点（如RGB值），然后随机初始化k个质心，通过不断计算像素与质心的距离并重新分配聚类，最终实现图像区域分割。

算法核心在于距离度量和质心更新这两个关键步骤。用户需要预先确定团簇数量k值，这对于分割效果至关重要。Matlab的优势在于其矩阵运算能力可以高效处理图像像素数据，且内置可视化工具能直观展示分割结果。

实际应用中，k=3的聚类适合处理具有明显颜色区分的图像，如前景/背景分离。但该算法对初始质心敏感，可能需要多次运行获取最优解。Matlab还提供改进版本如k-means++来优化初始化过程。