该课题为基于kmeans的聚类分割，输入一张彩色图像，可以选择需要分割成多少类，就会以不同颜色区分不同的块。

数据分析中常用RFM分析消费者人群，但常见RFM是用均值区分。 均值区分与利用Kmeans区别在于前者人为划定R、F、M高低界限（以均值为界限），后者为通过不断迭代确定界限（不过两者对于异常点都较为敏感） RFM模型 首先介绍一下RFM模型 R – Recency 最近一次消费的时间 F – Frequency 一段时间内的消费频次 M – Monetary 一段时间内的消费金额 RFM模型主要用来划分客户/消费者，通过上述三个指标衡量客户/消费者价值 每个指标都分为0和1两档，1就是高，0就是低。把人群划分为2 * 2 * 2=8种： 上图源于百度百科 具体分类： 111 – 重要价值人群

基于成对约束Info-Kmeans聚类的图像索引方法.pdf

基于Kmeans聚类的CSI室内定位.pdf

该算法是一种使用kmeans原理对输入的彩色或灰度图像进行聚类的全自动方法，但是在这里，您无需指定聚类数或任何初始种子值即可开始迭代，该算法会自动查找聚类数和聚类中心. 这是在不知道聚类数量的情况下对图像进行聚类的一种非常快速的实现。 1. 将灰色（单通道（0-255））或彩色图像（3 通道（0-255））聚类为 kmeans。 2. 不需要为聚类指定簇数。 3. 实施速度非常快。 4.非常容易理解。 5. 易于根据您的要求修改代码。 6. 不使用任何图像处理工具功能。 此代码使用与 kmeans 中相同的原理，但这里您不需要定义集群数。 您可以使用此代码来估计图像中存在的聚类（颜色）数量，此代码可能无法根据需要分割所有图像，因此建议对聚类图像进行后期处理。 请下载后查看，期待您的建议和修改。 谢谢你， 安吉特·迪克西特

基于matlab图像kmeans图像的聚类方法代码

基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法可运用于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法中，作为降低数据稀疏度和提高推荐准确率的方法之一，一个协同过滤推荐过程可实现多次KMeans聚类。 一、基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理 KMeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用、最重要的聚类算法。KMeans聚类算法首先需要确定N个初始中心点，初始中心点的选择对聚类结果影响很大，常用的初始中心点的选择有随机选择、自定义、采用Canopy聚类算法结果作为初始中心点，然后是重复遍历点与簇中心的距离，并不断修正簇中心点，可设置遍历次数和点与簇中心的最小距离影响聚类结果。 聚类的数据可以是一维数组、二

kmeans聚类示例代码

kmeans聚类实验数据.rar

kmeans聚类算法在opencv中的实现，可实现单幅图像的聚类。将ncluster设置为2，即实现类似于二值化的功能。