基于K均值算法的数据聚类和图像分割研究

摘要：

K均值算法利用K个聚类的均值作为聚类中心,通过对比样本到各聚类中心的距离,将样本划分到距离最近的聚类中,从而实现样本的聚类.分析了K均值算法的基本原理和实现步骤,并将其应用于数据聚类和图像分割,取得了较好的聚类效果.最后,针对K均值算法的不足之处,提出了改进措施,提高了K均值算法的聚类性能.

关键词：K均值算法、数据聚类、图像分割

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：43-45