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在计算机视觉领域，聚类算法主要用来构建视觉词汇的词袋，因其简单、高效而得到了广泛的应用。众所周知，最简单的聚类算法是K-means算法。该算法主要是通过初始化一组聚类中心，并通过计算其他样本点到聚类中心的距离判断该样本点属于某一个聚类中心。采用分布式K-means算法提取图像特征则是在分布式的环境下图像特征的提取。通过聚类的过程得到聚类中心，即字典，在得到字典后，通过特征映射函数，将输入的图像向量转换成相应的新的特征表达，用来准确表达。