G-means是一种聚类算法，它是基于K-means算法的改进版本。K-means算法的一个主要缺点是需要事先指定聚类的数量，而G-means算法则可以自动确定聚类的数量。
G-means算法使用了类似于K-means的迭代过程，但在每次迭代时，它会检查每个聚类是否可以继续细分为两个子聚类。这个检查是通过计算子聚类的方差是否显著小于父聚类的方差来完成的。如果是这种情况，那么该聚类将被分成两个子聚类，该过程将重复直到不再有聚类可以被进一步分割。
相对于K-means，G-means算法可以更准确地识别数据中的子群，从而在某些情况下可以提供更好的聚类效果。
结果如下所示，
文章目录
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- 一、GMeans介绍
- 二、代码示例
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一、GMeans介绍
ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans() 是 Google Earth Engine (GEE) 中的一种图像分割算法，用于将图像分割成多个相似的区域。该函数可以对单波段或多波段图像进行分割。
函数参数的含义如下：
- image：需要进行分割的图像。
- numIterations：算法的最大迭代次数。默认值为 5。
- pValue：控制标准偏差的平
