1、“.....而所谓好的标准 就是同分组中的记录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好。 均值聚类算法 算法是领域内比较常用的算法之。 先随机选取个对象作为初始的聚类中心。 然后计算每个对象与各个种子 聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心......”。

2、“..... 旦全部对象都被分配了，每个聚类的 聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。 这个过程将不断重复直到满足 个终止条件。 终止条件可以是以下任何个 没有或最小数目对象被重新分配给不同的聚类。 没有或最小数目聚类中心再发生变化。 误差平方和局部最小。 将样本集划分成个类......”。

3、“.....如果想要设计个算法求得全局最优解，就必须完 成,次聚类，找出其中使得最小的聚类结果。 而均值聚类则是个求 得局部最优解的算法。 采用欧氏距离进行距离测量......”。

4、“.....具有不依赖 于颜色或照度并可以反映图像中同质现象的特点，本文基于图像的灰度共生矩 阵提取图像的纹理特征。 根据共生矩阵......”。

5、“..... 本文选择了对比度能量 相关性同质性描述图像的纹理特征。 特征提取步骤如下 将彩色图像降为低阶灰度图像，灰度级取为。 设置半径为大小为的窗口矩阵，通过遍历图像的方式计 算出窗口内灰度共生矩阵，并将其映射到窗口中心所代表的像素上。 域......”。

6、“.....这些分割算法各有优缺点。 近年来， 许多研究人员提出用聚类算法来分割图像，并取得了较好的实验结果。 但如何 初始划分分类样本以及选择代表点将直接影响分割的效果。 在以往的研究中， 基于均值聚类及其改进算法的图像分割技术受到了广泛关注。 图像分割综述 世纪是信息化的时代......”。

7、“.....而是发展到包括 数据文字图像视频等在内的多媒体形式。 据统计，人类接受外界的信息 中有来自图像。 图像分割技术是针对性很强的技术，它在人类生产和生活 的方方面面起到了越来越重要的作用。 图像分割技术的现状和发展情况 图像分割算法的研究已有几十年的历史，直以来都受到人们的高度重视......”。

8、“.....但直以来没有种 分割方法适用于所有图像分割处理。 传统的图像分割方法存在着不足，不能满 足人们的要求，为进步的图像分析和理解带来了困难。 图像分割主要研究方法 图像分割是图像处理中的项关键技术......”。

9、“.....这些特性可 以是像素的灰度颜色纹理等提取的目标可以是对应的单个区域，也可以是 对应的多个区域。 图像分割方法有许多种分类方式，在这里将分割方法概括为 四类边缘检测方法区域生长方法阈值分割方法及结合特定理论工 具的分割方法......”。