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运用K-means算法进行图像分割,K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的公式公式影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已

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本书以西门子S7-200 型可编程控制器（PLC）为蓝本，书中介绍的130 个编程实例，均是从作者长年潜心研究、反复推敲的实例中精心挑选出来的，具有很强的实用价值。实例设计时尽量考虑短小精悍、突出重点，每个编程实例都给出了较为详细的编程说明，以便于理解。细心阅读定可体验出其中的编程技巧和精妙之处。