模式识别经典算法——Kmeans图像聚类分割（以最短的matlab程序实现）

最新推荐文章于 2023-03-18 18:30:30 发布
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本文介绍了KMeans算法在模式识别中的重要性，并提供了最简洁的MATLAB实现代码，通过实例展示了算法效果，同时推荐了一位专家的人工智能教程。

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

                       
 

kmeans之于模式识别，如同“hello world”之于C、之于任何一门高级语言。

算法的规格（specification）

在聚类问题（一般非监督问题）中，给定训练样本X={ x(

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【图像分割】基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割matlab代码
qq_59747472的博客
01-20 696
1 简介 对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE Lab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE Lab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域. 2 部分代码 clc close all I=imread('football.jpg'); subplot(2,3,1) imshow(I) title('原始图像') for i=2:6 F=i.
【图像分割】基于麻雀算法优化Kmeans实现图像分割附Matlab代码
qq_59747472的博客
08-07 500
提出一种基于K-Means聚类的麻雀算法,该算法利用麻雀算法鲁棒性较强且不易陷入局部最优值的特点,动态的确定了聚类的数目和中心,解决了K-Means聚类初始点选择不稳定的缺陷,在此两种算法融合的基础上进行图像分割处理,经试验证明该算法效果理想.​部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。...
基于K-means聚类算法的图像分割(MATLAB实现).rar
08-04
基于K-means聚类算法的图像分割(MATLAB实现),如有需要，请下载！！
基于K-means聚类算法的图像分割及其MATLAB实现
03-05
基于K-means聚类算法的图像分割 算法的基本原理：  基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。 算法步骤： ①随机选取K个初始聚类中心； ②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心； ③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心； ④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化； ⑤结束，得到K个聚类。
基于K-means聚类算法的图像分割的MATLAB实现.rar
06-28
基于Kmeans聚类的图像分割算法，适合初学者学习。分较少
【聚类分割】基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割附matlab代码
matlab_dingdang的博客
06-04 2390
对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE Lab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE Lab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域.​ 3 仿真结果 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。...
模式识别经典算法——FCM图像聚类分割 最简matlab实现
hftytf的博客
11-08 6614
模式识别经典算法——FCM图像聚类分割 最简matlab实现
模式识别经典算法——FCM图像聚类分割（最简matlab实现）
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从kmeans各个样本所属类别 的非此即彼（要么是0要么是1，如果建立一个归属矩阵$N*k$，每一行表示样本的归属情况，则会得到，其中一个entry是1，其他是0），到走向模糊（Fuzzy），走向不确定性（此时的归属（fuzzy membership）阵$P(\mu_i|x_j)\;i\in 1,\ldots k,\;j\in 1,\ldots N$，每个元素都会是[0-1]之间的概率值，行和要求为1）。无疑，基于[
kmeans_segment2.zip_K-Means图像分割_k means_k-means聚类算法_图像分割_图像聚类
07-15
这个"KMeans_segment2.zip"文件包含了一个使用K-Means进行图像分割的MATLAB代码示例——"kmeans_segment2.m"。 1. **K-Means算法原理**： K-Means的基本思想是通过迭代寻找最佳的聚类中心。首先，随机选择K个初始...
基于K-means算法的图像分割（matlab）
03-19
用matlab编写的基于K-means图像分割，可直接运行.m文件。
canopy_kmeans 代码 matlab实现 图像分割
07-02
亲测有效，内附图片，可实现图片文件读取，自动选取聚类中心和聚类数，可改变T1,T2实现（彩色图和灰度图两组参数）
K-means图像分割matlab程序
06-06
基于K-means的图像分割程序，可以实现灰度图像分割
模式识别Kmeans算法
02-02
模式识别中经典的Kmeans算法 使用Matlab编写
matlab基于 K-means 聚类算法的图像区域分割
06-16
matlab基于 K-means 聚类算法的图像区域分割
k-means聚类算法图像分割
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运用K-means算法进行图像分割, K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的 公式 公式 影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已经收敛。 算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2~3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束 具体如下: 输入:k, data[n]; (1) 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]; (2) 对于data[0]….data[n]，分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i; (3) 对于所有标记为i点，重新计算c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数; (4) 重复(2)(3)，直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。 折叠工作原理 K-MEANS算法的工作原理及流程 K-MEANS算法 输入:聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。 输出:满足方差最小标准的k个聚类。
【深度学习】基于 K-means 聚类算法的图像区域分割（Matlab代码实现）
weixin_61181717的博客
03-18 402
现有的基于几何变换的自监督方法受变换产生的边缘效应的影响，性能还有待提升。图像分割是图像分析和模式识别的首要问题,它在很大程度上决定着图像的最终质量分析和判别分析的结果，半监督聚类是目前机器学习和数据挖掘领域的一个研究热点，吸引了众多学者对该领域进行研究，并取得了一定的研究成果。本文对图像分割方法和半监督聚类方法进行了研究，提出了两种基于半监督聚类的图像分割算法，并通过实验对其分割效果进行了验证，一定程度上丰富了图像分割算法的研究内容，给图像分割问题的求解提供了新的思路,具有一定的科研价值和应用潜力。
Segmentation-图像分割的经典算法
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图像分割的问题定义，以及在实际场景中的应用样例 全卷积网络 双线性上采样 特征金字塔 Mask-RCNN 什么是图像分割？ 图像分割就是预测图像中每一个像素所属的类别或者物体。图像分割有两个子问题，一个是只预测类别层面的分割，对每个像素标出一个位置。第二个是区分不同物体的个体。 应用场景，比如自动驾驶，3D 地图重建，美化图片，人脸建模...
模式识别与机器学习（Python实现）：基于聚类的图片分割
安静到无声
04-30 839
流程： 读图片(512, 512, 3)–>下采样，降低维度(256, 256, 3)–>将通道展平，data = (65536, 3)–>归一化 –>设置类别Class_num=3 –>初始阶段,取样本前三个，作为是三个类别的初始中心像素 –>计算所有样本点与3类中心坐标的距离,将类别分配距离中心坐标最小的哪一类 –>求各类样本的均值，更新中心坐...
MATLAB彩色图像分割新技术——基于聚类算法
资源摘要信息:"在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用Matlab软件实现彩色图像的分割技术。图像分割是数字图像处理中的一个重要步骤，它旨在将图像划分为多个部分或区域，每个部分具有独特的特性。本文的算法基础是...
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