k-means通过在欧氏空间求解距离来度量“类内相似度”从而将数据聚类。简单来说，k-means通过控制变量（或EM算法）来进行求解如下优化问题。(具体介绍可参照《机器学习》第9章）
k-means求解
这里通过sklearn进行数据产生，效果如下：
数据产生
通过我自己手写的k-means，聚类效果如下。由于只是用了两个特征表示高维数据，所以可视化效果不是很好。
聚类结果
在图像分割领域，输入图像一般为RGB三个通道，如果我们把每个位置上的像素用三元元祖（r,g,b）表示，对这些数据进行k-means聚类，然后用聚类后的类中心代表这一类的所有数据，我们便可进行图像的分割与压缩，效果如下。(具体介绍可参照《Pattern Recoginition and Machine Learning》第9章介绍)
k-means图像分割
可以从github上下载我的代码
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本文标题：k-means
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