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原创 基于K—means算法的图像分割方法

-means算法是一种无监督学习算法，用于将数据划分为K个簇，通过最小化数据点与聚类中心之间的平方距离和来实现。在图像分割中，K-means算法利用像素点的颜色值（如RGB）进行聚类，将图像划分为不同的区域。实验代码展示了如何使用K-means算法对图像进行分割，通过设置不同的K值，图像被划分为不同数量的区域。例如，当K=3时，图像被分为三类；当K=2时，图像被分为两类。此外，对图像进行高斯模糊处理可以消除噪声，提高分割效果。实验结果表明，K-means算法在图像分割中具有较好的效果。