python基于K-means聚类算法的图像分割

1 K-means算法 实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。 1.1 算法思路 随机选取聚类中心 根据当前聚类中心，利用选定的度量方式，分类所有样本点 计算当前每一类的样本点的均值，作为下一次迭代的聚类中心 计算下一次迭代的聚类中心与当前聚类中心的差距 如4中的差距小于给定迭代阈值时，迭代结束。反之，至2继续下一次迭代 1.2 度量方式 根据聚类中心，将所有样本点分为最相似的类别。这需