픽셀을 그룹으로 묶기..

k-means는 꽤 흔한 알고리즘이라 찾아보면 웬만한 언어로는 라이브러리가 있을 듯도 하네요.

간단히 설명하자면: k-means는 n개의 아이템을 정해진 갯수(k개)의 클러스터로 묶습니다. 각각의 클러스터에는 중심점이 존재하고요.

* 우선 k개의 클러스터 중심점 위치를 랜덤하게 정합니다. 이 경우는 2차원 점을 묶어야 하니 (x, y)를 초기화하면 되겠죠.
* n개의 아이템에 대해서, 그 아이템이 k개의 중심점 중에 어떤 점과 가장 가까운지를 계산합니다. 가장 가까운 점이 그 아이템의 중심점이 됩니다.
* 같은 중심점을 가지는 아이템들을 모읍니다. 뭔가가 대충 클러스터로 묶이기는 하는데, 초기 위치가 랜덤이었으니 제대로 묶이지는 않습니다.
* 이제 각각의 중심점 위치를 바꿔줍니다. 새로운 위치는 그 클러스터에 들어있는 점들의 평균입니다.
* 두 번째로 돌아가 다시 아이템을 모으고, 중심점을 새로 구하는 작업을 반복합니다. 중심점 위치가 거의 변하지 않는다면 수렴한 것이니 멈춰주고요.

간단하기는 합니다만 클러스터 갯수를 제대로 설정해 주지 않거나 초기값이 이상하면 좀 희한한 결과가 나오기도 합니다. 깊게 들어가려면 neogeo님 말씀대로 책을 참고하는게 좋을 것 같네요.