k均值聚类算法图像分类

K均值聚类算法是一种常用的图像分类方法。它将输入数据分为K个类别，并通过循环更新类中心的初始估计值来实现。在图像分类中，K均值聚类算法可以用于将图像数据集进行分类，从而找到相似图片的组。具体步骤如下：
1. 首先，选择K个初始聚类中心。
2. 然后，将每个数据点分配到最近的聚类中心。
3. 接着，重新计算每个聚类的中心。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再改变或达到预设的迭代次数。

K均值聚类算法的优点是简单易懂，计算速度快，适用于大规模数据集。但是，它也有一些缺点，例如对于非凸形状的聚类效果不佳，对于初始聚类中心的选择敏感等。