python基于K-means聚类算法的图像分割
1 K-means算法
实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。
1.1 算法思路
随机选取聚类中心
根据当前聚类中心，利用选定的度量方式，分类所有样本点
计算当前每一类的样本点的均值，作为下一次迭代的聚类中心
计算下一次迭代的聚类中心与当前聚类中心的差距
如4中的差距小于给定迭代阈值时，迭代结束。反之，至2继续下一次迭代
1.2 度量方式
根据聚类中心，将所有样本点分为最相似的类别。这需
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