k-means算法流程图

基本的k-means算法流程如下：选取k个初始质心（作为初始cluster） repeat：对每个样本点，计算得到距其最近的质心，将其类别标为该质心所对应的clusterk-means工作流程创建k 个点作为起始质心（通常是随机选择）当任意一个点的簇分配结果发生改变时（不改变时算法结束）对数据集中的每个数据点对每个

K-means算法是一种基于划分的聚类方法，其流程如下： 1. 初始化：选择K个初始聚类中心。2. 分配：将每个样本点分配到最近的聚类中心所代表的簇中。3. 更新：重新计算每个簇的平均值，并将其作为新的聚类中心。4. 判断：如果聚类中心不再发生变化，或者达到预设的最大迭代次数，则停止迭代；否则，返回第2步。5. 输出：输出每个样本点所属的簇以及每个簇的中心。K-Means算法，也称K-均值，是一种使用广泛的最基础的聚类算法。K-means算法流程图，可供参考使用~

数字图像处理入门第66节：用小例子讲解k-means算法流程及如何实现。实验中对彩色图像的色彩值进行了聚类，用3种颜色表征了图像的全部内容，从实验结一、K-means算法主要过程（1）从数据中选择k个对象作为初始聚类中心；（2）计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分；（3）再次计算每个聚类中心