運用K-means算法進行圖像分割, K-means算法是很典型的基于距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。該算法認為簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標。 k個初始類聚類中心點的選取對聚類結果具有較大的 公式 公式 影響，因為在該算法第一步中是隨機的選取任意k個對象作為初始聚類的中心，初始地代表一個簇。該算法在每次迭代中對數據集中剩余的每個對象，根據其與各個簇中心的距離將每個對象重新賦給最近的簇。當考察完所有數據對象后，一次迭代運算完成，新的聚類中心被計算出來。如果在一次迭代前后，J的值沒有發生變化，說明算法已