python如何手写kmeans进行图片聚类（不调用kmeans函数）

K-Means是一种常用的聚类算法，可以用于图像聚类。下面是一个手写K-Means算法的Python实现，可以用于图像聚类。

首先，我们需要先读取图片并将其转换为向量。可以使用Python的OpenCV库来读取和处理图像。以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 将图像转换为向量
vectorized = img.reshape((-1,3))
vectorized = np.float32(vectorized)

接下来，我们需要实现K-Means算法。K-Means算法的基本思想是：将数据集分成K个簇，每个簇的中心点是该簇中所有点的平均值。算法的流程如下：

1. 随机初始化K个中心点。
2. 将每个点分配到离它最近的中心点所在的簇中。
3. 计算每个簇的中心点。
4. 重复步骤2和3，直到中心点不再变化或达到最大迭代次数。

以下是一个示例代码：

# 定义K-Means算法
def kmeans(vectorized, K):
    # 随机初始化K个中心点
    centers = np.random.randint(0, 256, size=(K, 3))

    # 定义最大迭代次数
    max_iter = 100

    # 迭代K-Means算法
    for i in range(max_iter):
        # 分配每个点到最近的中心点所在的簇中
        distances = np.sqrt(np.sum((vectorized - centers[:, np.newaxis])**2, axis=2))
        labels = np.argmin(distances, axis=0)

        # 计算每个簇的中心点
        for j in range(K):
            centers[j] = np.mean(vectorized[labels==j], axis=0)

    # 返回聚类结果和中心点
    return labels, centers

最后，我们可以将聚类结果可视化。以下是一个示例代码：

# 聚类和可视化
labels, centers = kmeans(vectorized, K=8)

# 将聚类结果转换为图像
segmented = centers[labels.flatten()].reshape(img.shape)

# 显示原始图像和聚类结果
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Segmented", segmented)
cv2.waitKey(0)

以上就是一个手写K-Means算法在图像聚类中的应用。