像素分类
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基于K-means算法的图像聚类分割系统
该项目利用MATLAB强大的矩阵运算能力，实现了经典的K-means无监督学习算法，并将其深度应用于图像处理领域的像素级分类与区域分割任务。系统的核心功能包括对输入图像进行特征空间转换，将像素点的颜色信息、空间位置或纹理特征映射到高维空间中。通过初始化K个聚类中心，系统进入迭代计算流程，根据最小化误差平方和准则，计算每个像素到各聚类中心的欧氏距离并执行实时归类。该项目重点解决了图像分类中的边界模糊与噪声干扰问题，通过算法的多次迭代优化，能够实现图像中不同物体区域的精准剥离与提取。其实施方法涵盖了数据预处理
