K-means聚类算法可以通过将图像中的像素分组到具有相似特征的集群中，为图像提供粗略的分割。这种方法可以作为其他分割算法的预处理步骤，以改进其结果。例如，一篇文章描述了一种基于K-means聚类算法的自动监控报警方法，该方法首先在RGB颜色空间中对图片场景进行分割，然后在图像的绿色通道上使用区域生长算法从分割的场景中选择河流目标。这种方法的准确率达到了89.29%，并且误报率为11.76%，比传统的区域生长算法高出29.12%和低出17.65% 。
K-means聚类算法可以通过将图像中的像素分组到具有相似特征的集群中，为图像提供粗略的分割。这种方法可以作为其他分割算法的预处理步骤，以改进其结果。例如，一篇文章描述了一种基于K-means聚类算法的自动监控报警方法，该方法首先在RGB颜色空间中对图片场景进行分割，然后在图像的绿色通道上使用区域生长算法从分割的场景中选择河流目标。这种方法的准确率达到了89.29%，并且误报率为11.76%，比传统的区域生长算法高出29.12%和低出17.65% 。