用Python实现自选图完成基于聚类分割工作： (1)要求聚类后完成分割。 (2)观看聚类结果探讨效果是否好，不好的话造成的原因。 (3)采用MEANSHIFT方法并对比效果。

好的，我来给你讲解一下如何用Python实现自选图的基于聚类分割工作。

首先，我们需要导入一些必要的库，如下所示：

import numpy as np
import cv2
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们需要读取一张图片，可以使用OpenCV库来读取图片：

img = cv2.imread('image.jpg')

接下来，我们需要将图片转换成二维数组形式，方便后续聚类操作：

img_flat = img.reshape((-1, 3))

然后，我们可以使用K-Means聚类算法来对图片进行分割，代码如下：

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(img_flat)
seg_img = kmeans.labels_.reshape(img.shape[:2])

这里我们将图片分成了3类，可以根据需要调整聚类数目。接下来，我们可以使用Matplotlib库将分割后的图片显示出来：

plt.imshow(seg_img)
plt.show()

这里我们可以看到聚类效果不是很好，因为聚类算法对于颜色相近但是位置不同的像素点无法进行很好的区分。

为了改进聚类效果，我们可以使用MeanShift算法来进行分割。首先，我们需要估计MeanShift算法的带宽：

bandwidth = estimate_bandwidth(img_flat, quantile=0.1, n_samples=100)

然后，我们可以使用MeanShift算法来对图片进行分割：

ms = MeanShift(bandwidth=bandwidth, bin_seeding=True)
ms.fit(img_flat)
seg_img = ms.labels_.reshape(img.shape[:2])

最后，我们可以使用Matplotlib库将分割后的图片显示出来：

plt.imshow(seg_img)
plt.show()

可以看到，使用MeanShift算法得到的分割效果比K-Means算法要好很多。

总结一下，我们可以通过K-Means和MeanShift算法来对图片进行聚类分割操作。但是需要注意的是，对于颜色相近但是位置不同的像素点，聚类算法可能无法进行很好的区分，因此需要根据具体情况选择合适的算法和参数来进行分割操作。