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，广泛应用于数据分组和模式识别领域。该算法通过迭代计算将数据点划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇的数据尽可能不同。在视频处理中，K-均值可用于关键帧提取，通过聚类分析视频帧的特征来选出代表性画面。

算法核心步骤包括： 随机初始化K个聚类中心 计算每个数据点到各中心的距离，将其分配到最近中心对应的簇 重新计算各簇的均值作为新中心 重复2-3步直到中心点不再显著变化

MATLAB实现时可以利用内置函数优化计算效率。关键点在于特征选择（如颜色直方图、光流特征用于视频帧）和距离度量（常用欧式距离）。算法对初始中心敏感，可通过多次随机初始化取最优结果。聚类的K值选择可借助肘部法则或轮廓系数评估。

该算法在关键帧提取中的优势是能自动发现视频内容的自然分组，但需注意特征设计和参数调优。MATLAB的矩阵运算特性和可视化工具为算法调试和结果分析提供了便利。