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教程如下
K均值聚类
预测的是一个离散值时，做的工作就是“分类”。
预测的是一个连续值时，做的工作就是“回归”。文章源自灵鲨社区-https://www.0s52.com/bcjc/pythonjc/12319.html
机器学习模型还可以将训练集中的数据划分为若干个组，每个组被称为一个“簇（cluster）”。这种学习方式被称为“聚类（clusting）”，它的重要特点是在学习过程中不需要用标签对训练样本进行标注。也就是说，学习过程能够根据现有训练集自动完成分类（聚类）。文章源自灵鲨社区-https://www.0s52.com/bcjc/pythonjc/12319.html
根据训练数据是否有标签，可以将学习划分为监督学习和无监督学习。文章源自灵鲨社区-https://www.0s52.com/bcjc/pythonjc/12319.html
K近邻、支持向量机都是监督学习，提供有标签的数据给算法学习，然后对数据分类文章源自灵鲨社区-https://www.0s52.com/bcjc/pythonjc/12319.html
聚类是无监督学习，事先并不知道分类标签是什么，直接对数据分类。文章源自灵鲨社区-https://www.0s52.com/bcjc/pythonjc/12319.html
聚类能够将具有相似属性的对象划分到同一个集合（簇）中。
聚类方法能够应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类算法的效果越好。
K均值聚类的基本步骤
K均值聚类是一种将输入数据划分为k个簇的简单的聚类算法，该算法不断提取当前分类的中心点（也称为质心或重心），并最终在分类稳定时完成聚类。
从本质上说，K均值聚类是一种迭代算法。
在实际处理过程中需要进行多轮的迭代，直到分组稳定不再发生变化，即可认为分组完成。
K均值聚类算法的基本步骤如下：
随机选取k个点作为分类的中心点。
将每个数据点放到距离它最近的中心点所在的类中。
重新计算各个分类的数据点的平均值，将该平均值作为新的分类中心点。
重复步骤2和步骤3，直到分类稳定。
可以是随机选取k个点作为分类的中心点，也可以是随机生成k个并不存在于原始数据中的数据点作为分类中心点。
距离最近: 要进行某种形式的距离计算。（在具体实现时，可以根据需要采用不同形式的距离度量方法。）
K均值聚类模块
OpenCV提供了函数cv2.kmeans()来实现K均值聚类。
该函数的语法格式为：
[php]
retval, bestLabels, centers=cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags)
[/php]
data：输入的待处理数据集合，应该是np.float32类型，每个特征放在单独的一列中。
K：要分出的簇的个数，即分类的数目，最常见的是K=2，表示二分类。
bestLabels：表示计算之后各个数据点的最终分类标签（索引）。实际调用时，参数bestLabels的值设置为None。
criteria：算法迭代的终止条件。当达到最大循环数目或者指定的精度阈值时，算法停止继续分类迭代计算。该参数由3个子参数构成，分别为type、max_iter和eps。
type表示终止的类型，可以是三种情况
cv2.TERM_CRITERIA_EPS：精度满足eps时，停止迭代。
cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER：迭代次数超过阈值max_iter时，停止迭代。
cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER：上述两个条件中的任意一个满足时，停止迭代。
max_iter：最大迭代次数。
eps：精确度的阈值。
attempts：在具体实现时，为了获得最佳分类效果，可能需要使用不同的初始分类值进行多次尝试。指定attempts的值，可以让算法使用不同的初始值进行多次（attempts次）尝试。
flags：表示选择初始中心点的方法，主要有以下3种。
cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS：随机选取中心点。
cv2.KMEANS_PP_CENTERS：基于中心化算法选取中心点。
cv2.KMEANS_USE_INITIAL_LABELS：使用用户输入的数据作为第一次分类中心点；如果算法需要尝试多次（attempts 值大于1时），后续尝试都是使用随机值或者半随机值作为第一次分类中心点。
retval：距离值（也称密度值或紧密度），返回 每个点到相应中心点距离的平方和(是一个数)。
bestLabels：各个数据点的最终分类标签（索引）。
centers：每个分类的中心点数据。
简单例子
例1：
随机生成一组数据，使用函数cv2.kmeans()对其分类。
一组数据在[0,50]区间
另一组数据在[200,250]区间
使用函数cv2.kmeans()对它们分类。
主要步骤如下：
数据预处理
使用随机函数随机生成两组数据，并将它们转换为函数cv2.kmeans()可以处理的格式。
设置参数
设置函数cv2.kmeans()的参数形式。将参数criteria的值设置为“(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+ cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)”，在达到一定次数或者满足一定精度时终止迭代。
调用函数cv2.kmeans()
调用函数cv2.kmeans()，获取返回值，用于后续步骤的操作。
确定分类
根据函数cv2.kmeans()返回的标签（“0”和“1”），将原始数据分为两组
显示结果
绘制经过分类的数据及中心点，观察分类结果。
完整程序：
[php]
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# 随机生成两组数组
# 生成60个值在[0,50]内的数据
num1 = np.random.randint(0,50,60)
# 生成60个值在[200,250]内的数据
num2 = np.random.randint(200,250,60)
# 组合数据为num
num = np.hstack((num1, num2))
# 使用reshape函数将其转换为(120,1)
num = num.reshape((120,1)) #每个数据为1列
# 转换为float32类型
num = np.float32(num)
# 调用kmeans模块
# 设置参数criteria的值
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
# 设置参数flags的值
flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
# 调用函数kmeans
retval, bestLabels, centers = cv2.kmeans(num,2, None, criteria,10, flags)
# 打印返回值
print(retval)
print(bestLabels)
print(centers)
# 获取分类结果
n1 = num[bestLabels==0]
n2 = num[bestLabels==1]
# 绘制分类结果
# 绘制原始数据
plt.plot(np.ones(len(n1)),n1,'ro')
plt.plot(np.ones(len(n2)),n2,'bo')
# 绘制中心点
#plt.plot([1],centers[0],'rx')
#plt.plot([1],centers[1],'bx')
plt.show()
[/php]
例2：
有两种物体：
物体1的长和宽都在 [0,20] 内
物体2的长和宽都在[40,60] 内
使用随机数模拟两种物体的长度和宽度，并使用函数cv2.kmeans()对它们分类。
根据题目要求，主要步骤如下：
随机生成数据，并将它们转换为函数cv2.kmeans()可以处理的形式。
设置函数cv2.kmeans()的参数形式。
调用函数cv2.kmeans()。
根据函数cv2.kmeans()的返回值，确定分类结果。
绘制经过分类的数据及中心点，观察分类结果。
[php]
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# 随机生成两组数值
#长和宽都在[0,20]内
m1 = np.random.randint(0,20, (30,2))
#长和宽的大小都在[40,60]
m2 = np.random.randint(40,60, (30,2))
# 组合数据
m = np.vstack((m1, m2))
# 转换为float32类型
m = np.float32(m)
# 调用kmeans模块
# 设置参数criteria值
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
# 调用kmeans函数
ret, label, center=cv2.kmeans(m,2, None, criteria,10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
'''
#打印返回值
print(ret)
print(label)
print(center)
'''
# 根据kmeans的处理结果，将数据分类，两大类
res1 = m[label.ravel()==0]
res2 = m[label.ravel()==1]
# 绘制分类结果数据及中心点
plt.scatter(res1[:,0], res1[:,1], c = 'g', marker = 's')
plt.scatter(res2[:,0], res2[:,1], c = 'r', marker = 'o')
plt.scatter(center[0,0], center[0,1], s = 200, c = 'b', marker = 'o')
plt.scatter(center[1,0], center[1,1], s = 200, c = 'b', marker = 's')
plt.xlabel('Height'), plt.ylabel('Width')
plt.show()
[/php]
例3：
使用函数cv2.kmeans()将灰度图像处理为只有两个灰度级的二值图像。
需要对灰度图像内的色彩进行分类，将所有的像素点划分为两类。然后，用这两类的中心点像素值替代原有像素值，满足题目的要求。
主要步骤如下：
图像预处理
读取图像，并将图像转换为函数cv2.kmeans()可以处理的形式。
在读取图像时，如果是3个通道的RGB图像，需要将图像的RGB值处理为一个单独的特征值。具体实现时，用函数cv2.reshape()完成对图像特征值的调整。
为了满足函数cv2.kmeans()的要求，需要将图像的数据类型转换为numpy.float32类型。
设置函数cv2.kmeans()的参数形式
设置参数criteria的值为“(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)”，让函数cv2.kmeans()在达到一定精度或者达到一定迭代次数时，即停止迭代。
设置参数K的值为2，将所有像素划分为两类。
调用函数cv2.kmeans()
调用函数cv2.kmeans()，得到距离值、分类中心点和分类标签，用于后续操作。
值替换
将像素点的值替换为当前分类的中心点的像素值。
显示变换前后的图像
分别显示原始图像和二值化图像。
[php]
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取待处理图像
img = cv2.imread('./img/hand2.png')
# 使用reshape将一个像素点的RGB值作为一个单元处理
data = img.reshape((-1,3)) # n行 3列
# 转换为kmeans可以处理的类型
data = np.float32(data)
# 调用kmeans模块
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
K =2
ret, label, center=cv2.kmeans(data, K, None, criteria,10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
# 转换为uint8数据类型，将每个像素点都赋值为当前分类的中心点像素值
# 将center的值转换为uint8
center = np.uint8(center)
# 使用center内的值替换原像素点的值
res1 = center[label.flatten()] # 根据索引来取值，最后结果的大小同索引的大小
# 使用reshape调整替换后的图像
res2 = res1.reshape((img.shape))
# 显示处理结果
plt.subplot(121)
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.axis('off')
plt.subplot(122)
plt.imshow(res2[:,:,::-1])
plt.axis('off')
plt.show()
[/php]
调整程序中的K值，就能改变图像的显示结果。例如，K=8，则可以让图像显示8个灰度级。
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