【摘 要】
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摘要：K-均值聚类是一种被广泛应用的方法。本文提出了基于K-均值聚类的改进算法，并应用于图像分割。针对K-均值聚类算法对离群点的反应过强的缺点，通过替换中心点，比较代价函数，来达到改进划分结果的目的。实验结果表明，该方法能有效改善聚类中心，提高分类精度和准确性。 关键词：图像分割；K-均值；聚类 中图分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2008)16-21275-0
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摘要：K-均值聚类是一种被广泛应用的方法。本文提出了基于K-均值聚类的改进算法，并应用于图像分割。针对K-均值聚类算法对离群点的反应过强的缺点，通过替换中心点，比较代价函数，来达到改进划分结果的目的。实验结果表明，该方法能有效改善聚类中心，提高分类精度和准确性。
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