图像变化检测中kmeans优势

在图像变化检测中，K均值聚类算法有以下优势：

1. 算法简单：K均值聚类算法是一种基于距离的无监督学习算法，实现简单，易于理解。

2. 计算效率高：K均值聚类算法只需要进行简单的迭代计算，计算效率高。

3. 能够自动确定聚类数：K均值聚类算法能够自动确定聚类数，不需要人工干预。

4. 适用性广：K均值聚类算法适用于各种类型的数据，包括图像数据。

在图像变化检测中，K均值聚类算法可以将图像分成若干个不同的区域，然后根据这些区域的变化情况来检测图像的变化。由于K均值聚类算法的计算效率高，因此可以处理大规模的图像数据，并且能够在较短的时间内完成图像变化检测任务。