​K均值聚类算法

资 源 简 介

​K均值聚类算法

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分类和图像处理领域。该算法通过迭代优化将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据相似度高，不同簇之间的数据差异明显。

在图像处理中的应用主要通过以下步骤实现：首先将图像像素转换为特征向量（如RGB值），然后随机选择K个初始聚类中心。算法通过不断计算每个像素到聚类中心的距离，并重新分配像素到最近的簇，同时更新聚类中心位置，直到达到收敛条件。

这种方法特别适合图像色彩量化、图像分割等场景。例如在图像压缩中，可以用K个代表色来近似表示全图颜色，显著减少存储空间。算法效率较高，但对初始中心点敏感，且需要预先确定K值，这是实际应用中需要注意的关键点。