kmean之matlab

本文详细介绍了如何在MATLAB环境中实现K-means聚类算法,从数据预处理到算法步骤,包括中心初始化、类别分配、中心更新等关键环节,帮助读者掌握使用MATLAB进行聚类分析的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

clc;
close all;
n=2;
a=imread('3.jpg');
a=rgb2hsv(a);
M=size(a,1);N=size(a,2);
for i=1:100
b=double(a);b=b(:);
b=reshape(b,M*N,3);
[A,B]=kmeans(b,n);
for j=1:n
index=find(A==j);
b(index,:)=ones(length(index),1)*[rand rand rand];
end
b=reshape(b,M,N,3);
imshow(mat2gray(b));pause(0.1);
end

——————————————————–

clear all;
clc;
I_rgb=imread('dog.jpg');
figure();imshow(I_rgb);title('原始图像');
%去噪
filter=ones(
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值