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基于聚类的分割方法

聚类算法概述

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组到不同的类别中。在图像处理中，聚类算法可以将图像的像素分组到不同的区域，从而实现图像分割。常见的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN等。这些算法通过计算像素之间的相似性或距离来确定它们是否属于同一个类别。

K-means聚类

原理

K-means聚类是一种迭代的聚类方法，目标是将数据集中的对象分成K个簇，使得每个簇内的对象之间尽可能相似，而不同簇之间的对象尽可能不相似。具体步骤如下：

初始化：随机选择K个对象作为初始的簇中心。

分配：将每个对象分配到