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文档简介

主要包括三个方面的内容。首先，通过对K-means算法进行改进和优化，识别，并与传统的K-means算法和支持向量机算法进行对比分析。关键词：融合的聚类算法，服装图像颜色识别，K-means算法，支算法之一，可用于图像颜色识别。K-means算法是最常见和简单的一种K-means算法K-means算法的基础上进行了优化和改进，提在传统的K-means算法中，样本点被划分到最近的聚类中心。但是，K-means算法不能完全符合颜色识别的需求。为了解决这个问题，本K-means算法一样，融合的聚类算法也需要对聚类中心进RGB三个通道分别量化为8、4、2和1个等级，共有256种可能的取值，再将256种可能取值进行排列组合，得到聚类中心的初始值。这样做的K-means算法中，样本点被划分到最近的聚类中心，各聚RGB值求平均后，划分到最近的聚类中K-means算法中，聚类中心的更新是固定的，即每次都是K-means算法应用于服装图像颜色256*256的大小，然后进行颜色聚类。聚类结果如图1所示。1.K-meansK-means算法在颜色聚类结果K-means算法，融合的聚类算法能够更好地1.K-means算法K-means算法K-means算法在精度和效7.1%，而算法的耗时与K-means算法相比的增长不到1秒，相对较小。通过对聚类算

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