这是一个基于谱的聚类程序,很好用,先将数据转换成邻接矩阵,计算其特征值,特征向量,构造新的向量空间,然后使用很好的点聚类方法进行聚类
K均值以及多种谱聚类的matlab实现,通过k近邻等方法实现
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
基于K-means聚类算法的图像区域分割,首先从数据样本种选取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累,计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得
基于模糊聚类的图像分割技术研究,主要是对图像分割的经典方法进行了介绍,并对具体问题了作出修改。
(matlab)基于正余弦算法的进化聚类图像分割目标函数:簇内距离用距离测度图像特征:3个特征(R,G,B值) 它还包含一个基于矩阵的示例,其中包含大小为15的输入样本和2个特征
为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚
运行在Matlab2012下,带有GUI,可对彩色图像进行Kmeans和meanshift进行聚类分析,生成最后的聚类图像以及聚类中心的迭代轨迹
用于无监督图像分类和分割的不变信息聚类
在进行图像区域分割时, 为了减少过度分割现象, 可利用K 均值算法简单、快速并且能够有效地处理大数据库的优点及概率松弛算法并行快速且考虑空间信息的优点, 同时考虑灰度信息和空间信息将两种方法相结合应用
