图像分割与k均值聚类

使用matlab实现k均值的图像分割,分割图像可以是彩色图像。

主要介绍了python基于K-means聚类算法的图像分割,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

算法简介 ? k -means 算法也被称为 k - 平均或 k - 均值 是一种得到最广泛使用的聚类算法 它 是将各个聚类子集内的所有数据样本的 均值作为该聚类的代表点算法的主要 思想是通过迭代过程

Opencv achieves regional growth method, K-means clustering, fuzzy C-means clustering (FCM)

初始聚类中心给定。K均值聚类算法首先是聚类算法。K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来

Day12-SVM与K均值聚类.xmind

常见的模糊聚类算法不能有效分割具有类大小不均衡特性的图像,为此,提出对类大小不敏感的模糊C均值聚类图像分割算法。首先将类大小引入至含邻域信息模糊聚类算法(FCM_S)的目标函数中,使得类大小在目标函数

初始中心的选取对算法的影响 棋盘格数据集(Checkerboard data set) 仅使用其中486个正类数据并将数据变换到[-1,1]之间分布情况如下图所示 初始中心的选取对算法的影响 初始聚类

Java Implementation of K-means Clustering Algorithm

K-means clustering for pattern recognition