摘要
图像分割是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是将图像划分为具有语义意义的不同区域。
作为一种重要的无监督学习方法，聚类分析在图像分割中得到了广泛应用。
本文综述了基于聚类分析的图像分割算法的研究现状，首先介绍了图像分割和聚类分析的基本概念，然后重点阐述了不同类型聚类算法在图像分割中的应用，包括划分式聚类算法、层次化聚类算法和密度聚类算法等，并分析了它们的优缺点。
此外，本文还讨论了聚类算法在图像分割中的关键问题，如特征提取、参数设置和分割结果的后处理等,最后总结了基于聚类分析的图像分割算法的未来发展趋势。
关键词：图像分割；聚类分析；K-means算法；模糊C均值聚类；密度峰值聚类
图像分割是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目的是将图像划分为若干个具有语义意义的区域，每个区域内的像素具有相似的特征，如颜色、纹理、灰度等。
图像分割是图像理解和分析的关键步骤，其结果直接影响着后续的目标识别、图像检索、医学诊断等应用的效果。
聚类分析是一种无监督学习方法，其目的是根据数据的相似性将数据对象划分为不同的簇，使得簇内的对象相似度高，而簇间的对象相似度低。
聚类分析在图像分割中得到了广泛应用，其基本思想是将图像中的像素视为数据点，根据像素的特征进行聚类，从而实现图像分割。
2.研究概况近年来，基于聚类分析的图像分割算法取得了显著进展，各种聚类算法被应用于图像分割，并取得了良好的效果。
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