kmeans聚类算法实例c++

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。该算法通过迭代的方式，将数据点分配到距离最近的质心，并更新质心的位置，直到达到迭代次数或收敛精度。

使用OpenCV的API实现K-means算法时，可以选择不同的方式来选取初始质心，包括随机选取、某种算法选取和用户设定。具体的使用方法可以参考OpenCV的文档。

在进行K-means聚类时，需要提供输入数据集、聚类的类别数目、迭代次数和迭代截止精度。输入数据集通常是一个包含多个特征的矩阵，类别数目指定了要将数据集划分成的类别个数，迭代次数是算法迭代的次数，而迭代截止精度是指达到该精度后算法停止迭代。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MachineLearning-master-python.zip](https://download.csdn.net/download/qq_33042687/9567155)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [图像处理中kmeans聚类算法C++实现](https://blog.csdn.net/weixin_42517963/article/details/117270881)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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