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，我来简单介绍一下基于聚类分割的流程。首先，我们需要对图像进行聚类，将像素点划分到不同的簇中。常用的聚类算法有K-means、DBSCAN等。然后，我们可以根据聚类结果对图像进行分割，即将同一簇中的像素点标记为同一类别，不同簇中的像素点标记为不同类别。最后，我们可以观察分割结果并对其进行评估。

对于第一个要求，我们可以使用K-means算法对图像进行聚类，然后根据聚类结果对图像进行分割。K-means算法的原理是将所有样本点分为K个簇，使得每个样本点都属于其中一个簇，并且每个簇的中心点尽可能接近该簇内的样本点。在图像分割中，我们可以将每个像素点的RGB值看作样本点，然后运用K-means算法对其进行聚类。

对于第二个要求，我们可以观察聚类结果并探讨其效果是否好。如果聚类效果不好，可能是由于以下原因：

1. K值选择不合适：K-means算法中需要指定簇的数量K，如果K的选择不合适，可能会导致聚类效果不佳。

2. 初始聚类中心的选择不合适：K-means算法是基于初始聚类中心进行迭代的，如果初始聚类中心的选择不合适，可能会导致聚类效果不佳。

3. 数据量不足：K-means算法需要大量的数据来进行聚类，如果样本数据量较少，可能会导致聚类效果不佳。

对于第三个要求，我们可以采用MEANSHIFT方法并对比效果。MEANSHIFT方法是一种基于密度的聚类算法，其原理是将样本点看作概率密度函数，并通过不断迭代来寻找密度函数的局部最大值。在图像分割中，我们可以将像素点的RGB值看作样本点，并运用MEANSHIFT方法对其进行聚类。

需要注意的是，MEANSHIFT算法的计算量较大，因此在大规模图像分割中可能会出现效率问题。此外，MEANSHIFT算法对数据的密度分布较为敏感，对于密度分布不均匀的数据，聚类效果可能不佳。因此，我们需要根据具体情况选择合适的聚类算法。