问题描述
读入图像 (soccer.jpg) 并将其保存在名为 Football 的数组中。实现 kmeans 算法将 inputIm 划分为 K 个集群。这个函数的原型应该是：
function[cluster_map,center,dist] = MYKMEANS(inputIm,K)
其中 inputIm 为原始 RGB 彩色图像，K 为簇数，cluster_map 为与 inputIm 大小相同的单通道图像，cluster_map 中每个像素的值为其分配的簇索引，center 为获得的簇中心是一个K×3矩阵，dist是平均簇内欧氏距离除以特征空间中平均簇间欧氏距离。
调用 MYKMEANS 函数将图像足球聚类为 K=6 个聚类，然后用颜色可视化返回的 cluster_map。对于 inputIm 图像中的每个像素，只需使用其 R、G、B 值作为其 3 维特征进行聚类。例如，如果 K=6，cluster_map 可视化应该类似于以下可视化：
注意：本题不允许使用Matlab内置函数kmeans或任何其他聚类函数或第三方聚类包，违规记0分。调用MYKMEANS函数后，得到cluster_map，然后需要用不同的颜色可视化cluster_map来显示不同的簇索引，例如：黄色表示簇id=1，粉色表示簇id=2，……等等。 Original Image result Image
解决方法
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