基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

聚类算法在图像处理中的应用技术教程

1引言

1.1聚类算法概述

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组到不同的簇中，使得簇内的样本彼此相似，而簇间的样本差异较大。在图像处理中，聚类算法可以用于图像分割、特征提取、图像检索等多种应用场景，通过分析图像的像素值、颜色、纹理等特征，将图像中的对象或区域进行分类，从而实现对图像内容的理解和处理。

1.1.1常见的聚类算法

K-means算法：是最常用的聚类算法之一，通过迭代过程将数据点分配到K个簇中，使得每个数据点到其所属簇中心的距离平方和最小。

层次聚类：构建一个树状的聚类结构，可以是自底