聚类算法：K-means聚类图像分割

1 K-Means聚类 K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解，运算速度较快，缺点是只能应用于连续型数据，并且要在聚类前指定聚集的类簇数。 下面是K-Means聚类算法的分析流程，步骤如下： 第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步，从数据集中随机选择K个数据点作为质心（Centroid）或数据中心。 第三步，分别计算每个点到每个质心之间的距离，并将每个点划分到离最近质心的小组，跟定了那个质心。 第四步，当每个质心都聚集了一些点后，重新定义算法选出新的质心。