K-means聚类算法在图像分割中的应用 - Matlab实现

图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目标是将一幅图像分割成多个具有独立语义或特征的区域。K-means聚类算法是一种常用的图像分割方法之一，它基于像素之间的相似性将图像中的像素点划分为不同的类别。本文将介绍K-means聚类算法在图像分割中的原理，并提供Matlab源代码示例。

K-means聚类算法原理

K-means聚类算法是一种无监督学习算法，其目标是将n个数据点划分为k个簇，使得同一簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。算法的基本步骤如下：

1. 随机初始化k个聚类中心点。
2. 将每个数据点分配到与其最近的聚类中心点所对应的簇。
3. 更新每个簇的聚类中心点，即计算每个簇中所有数据点的均值，并将均值作为新的聚类中心点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心点不再改变或达到预定的迭代次数。

Matlab实现

下面是使用Matlab实现K-means聚类算法进行图像分割的源代码示例：

% 读取图像
image = imread