python实现K-means图像聚类
目录
- 1.K-means 聚类算法简介
- K-means 算法步骤
- 2.K-means 聚类在图像分类中的应用
- 3.Python实现K-means聚类图像分类
- 4.代码详解
- 5.结果分析
- 6.适用场景
1.K-means 聚类算法简介
K-means 聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据点划分为K个簇（Clusters），每个簇代表数据中的一组相似点。该算法通过最小化簇内点到簇中心（Centroid）的平方距离来实现聚类。K-means 特别适合图像分类，因为它能够将图像的像素分割成不同的区域或颜色簇。
K-means 算法步骤
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初始化：
- 随机选择K个数据点作为初始的簇中心。
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分配簇：
- 对于数据集中的每一个点，计算其与K个簇中心的距离，并将该点分配到最近的簇中心。
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更新簇中心：
- 重新计算每个簇的中心，即计算簇内所有点的均值作为新的簇中心。
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重复：
- 不断重复步骤2和步骤3，直到簇中心不再变化或达到最大迭代次数。
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输出结果：
- 最终，所有数据点将被分配到K个簇中，且每个簇都有一个中心点。
2.K-means 聚类在图像分类中的应用
在图像处理中，K-means 聚类可以用于图像的颜色量化（Color Quantization）。即通过将图像中的像素点聚类为K个