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k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

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用于图像处理，K-MEANS聚类实现图像的分割和识别，是一种重要的图像处理方法...

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图像处理

📄 K-MEANS技术文档

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数字图像处理-K.R.Castkeman-583页-26.1M.pdf
Castkeman 26.1 583
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MASATER-K指令手册
MASATER-K 指令手册

💻 K-MEANS源代码

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k-means.cpp
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k-means.sln
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k-means.sln
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k-means算法1.txt
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the k-means procedure.htm
💻
k-means.htm
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