锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

基于聚类分析的图像分割方法研究

睿知经验分享

方法属于分割formula聚类 。所以国内关于研究的报道很少，本文将简要介绍应用于图像-2/的图论基础理论，以及应用于图像-2/的当前图论，聚类 分析算法论文聚类 分析算法论文聚类 分析又称群 。

1、 聚类 分析(clusteranalysis我们来看看这里聚类 分析 。比较流行的方法有聚类和K均值聚类，属于分割formula聚类 。KMeans算法的思想很简单 。对于给定的样本集 ， 根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。目标是最小化Esum(x\miu_i)，其中\miu_i是每个聚类的平均值 。直接求上述公式的最小值并不容易，这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。
【基于聚类分析的图像分割方法研究】
上面的图A代表初始数据集，假设k3 。在图B中，我们随机选取三个K类别对应的类别质心，即图中的红绿和草绿质心，然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离，将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别，如图c所示，计算样本与红绿和草绿质心的距离后，第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时，我们找到我们当前点的新质心，分别标记为红色、绿色和草绿色 ， 重复这个过程，将所有点的类别标记为最近质心的类别，找到新质心 。

2、matlab中fcm函数 聚类后,怎么实现 图像 分割如果你能学好MATLAB软件，你肯定能参加数学建模竞赛，取得好成绩 ， 因为MATLAB软件的大部分功能都和数学有关 。其中，最重要的是学好MATLAB优化工具箱，这对你的建模当然是非常有用的 。其次，简单数值分析要知道，比如矩阵运算 ， 简单拟合，非线性拟合，统计工具箱 。如果想继续提高 ， 可以通过学习研究MATLAB中的遗传算法工具箱和模拟退火工具箱来学习调用这个函数 。

3、使用sklearn库中的KMeans实现彩色 图像 聚类 分割sklearn库是最常用也是最经典的机器学习库，封装了很多机器学习算法 。本文利用该库中的KMeans算法实现图像聚类分割 。本文不谈理论 ， 只谈应用 。除了sklearn库，我们还需要一些图像处理的库 。我介绍了以下几个库:我用pylab库读图:此时读入的img是一个三维numpy数组，形状为(height，

    推荐阅读


    上一篇：软件绩效分析,绩效分析从哪几个方面

    下一篇：12月1日是什么节日：世界艾滋病日 1988年确定节日日期