论文研究基于颜色量化和模糊C均值聚类的彩色图像分割 .pdf

针对现有 图像 多阈值分割方法存在的分割不够准确、计算复杂度较 高等问题 ,利用 Otsu多阈值 分割的思想 ,提 出一种基于聚类和局部区域的彩色图像多闽值分割方法。获取彩色图像的H分量直方图;在综合

基于加权模糊c均值聚类与统计检验指导的多阈值图像自动分割算法

聚类算法在数据分析、数据挖掘等许多地方有广泛的应用，探索了基于QPSO的数据聚类及其在图像分割中的应用，提出了一种新的距离度量的聚类算法，在分析PSO聚类算法的基础上提出了QPSO聚类算法，给出了相应

该代码(matlab)实现了彩色图像分割中聚类方法的比较 测试方法包括: 基于斜率差分布的聚类 Otsu聚类 最大期望聚类 模糊C均值聚类 K均值聚类

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

模糊聚类:模糊c均值算法

基于HSI和K均值聚类的多波段遥感图像自动分割

对纹理图像实用laws能量作为特征，应用k均值聚类的方法对图像进行分割

论文研究-属性均值聚类.pdf,

语义Web的高速发展使其具有动态性和异构性特征，解决语义信息的异构性问题成为实现信息集成的关键。本体作为一种语义Web的知识表示形式，增强了Web的语义信息。因此，为了解决语义异构性，实现数据间的互操