本文演示了使用k-means和层次聚类算法对小狗图像（dog.jpg）进行颜色区域分割的实验。针对层次聚类的内存问题，创新性地采用采样5%像素+KNN映射的方法，将空间复杂度从GB级降至MB级。实验比较了两种算法的效果，发现k-means在本案例中表现更优。文章详细解释了代码实现过程，包括图像预处理、空聚类处理等关键步骤，并强调在实际应用中需要综合考虑算法选择、参数优化和计算效率等因素。