MATLAB实战系列(三十八)-基于K-means聚类算法的MATLAB图像分割

本文介绍了K-means聚类算法原理,强调了距离度量、聚类中心迭代终止条件和误差平方和准则函数。通过将图像像素视为样本,利用K-means进行图像分割,展示不同聚类个数的效果,适用于图像处理和数据挖掘。

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前言

 

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一、K-means聚类算法原理

K-means算法首先从数据样本中选取K个点作为初始聚类中心;其次计算各个样本到聚类的距离,把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类:然后计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心;最后重复以上步骤,直到相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明样本调整结束,聚类准则函数达到最优。

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