本文介绍了如何使用MATLAB实现K-means算法进行遥感图像分类。通过读取图像，将其转换为灰度图像，然后利用K-means算法进行分类。在MATLAB中，K-means算法的实现包括数据转换、调用函数进行分类，并展示分类结果。文章还强调了实际应用中可能需要的预处理和后处理步骤，以及选择合适类别数的重要性。
遥感图像分类是遥感技术中的重要任务之一，它可以帮助我们理解和解释遥感图像中的地物信息。K-means算法是一种常用的无监督学习方法，它可以对遥感图像进行自动分类。本文将介绍如何使用MATLAB实现K-means算法进行遥感图像分类，并提供相应的源代码供参考。
首先，我们需要准备一幅遥感图像作为输入数据。在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像以简化处理。例如，下面的代码将读取名为"image.jpg"的图像并转换为灰度图像：
image = imread('image.jpg');
grayImage = rgb2gray(image);
接下来，我们将使用K-
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