運(yùn)用K-means算法進(jìn)行圖像分割, K-means算法是很典型的基于距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，即認(rèn)為兩個(gè)對(duì)象的距離越近，其相似度就越大。該算法認(rèn)為簇是由距離靠近的對(duì)象組成的，因此把得到緊湊且獨(dú)立的簇作為最終目標(biāo)。 k個(gè)初始類聚類中心點(diǎn)的選取對(duì)聚類結(jié)果具有較大的 公式 公式 影響，因?yàn)樵谠撍惴ǖ谝徊街惺请S機(jī)的選取任意k個(gè)對(duì)象作為初始聚類的中心，初始地代表一個(gè)簇。該算法在每次迭代中對(duì)數(shù)據(jù)集中剩余的每個(gè)對(duì)象，根據(jù)其與各個(gè)簇中心的距離將每個(gè)對(duì)象重新賦給最近的簇。當(dāng)考察完所有數(shù)據(jù)對(duì)象后，一次迭代運(yùn)算完成，新的聚類中心被計(jì)算出來。如果在一次迭代前后，J的值沒有發(fā)生變化，說明算法已