python基于K-means聚类算法的图像分割

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。这需要一个有效的盘踞，平方差是最常用的度量方式，如下我们知道：无论是灰度图还是RGB彩色图，实际上都是存有灰度值的矩阵，所以，图像的数据格式决定了在图像分割方向上，使用K-means聚类算法是十分容易也十分具体的。导入必要的包损失函数分类器基于k-means算法的图像分割聚类中心个数=3，迭代阈值为=1聚类中心个数=3，迭代阈值为=1