均值算法是一种聚类算法，其目的是根据数据点之间的相似性将它们分组到不同的簇中。使用该算法的一个关键目标是找到可以有效区分数据的群组。增加群组数量通常会导致以下结果之一：过拟合：如果群组数量过多，算法可能会试图过度拟合数据，导致模型在新数据上表现不佳。在图像分割的情况下，可能导致平滑的区域被细分，导致边界失真。计算成本增加：随着群组数量的增加，算法的计算成本也会增加。更多的群组意味着更多的迭代次数，这可能会对性能产生负面影响。模糊性提高：群组数量增加可能会导致部分数据点无法清晰地归类到任何一个群组中，从而模糊了聚类结果。对于不太复杂的，我试了下 5个差不多能满足需求了。勉强凑合。摆脱PS，自己也...
