四、K-means聚类算法的优缺点及改进方法 优点 简单易懂:K-means聚类算法的原理简单,易于理解和实现。 计算速度快:该算法的计算效率较高,适用于大数据集的聚类分析。 可扩展性好:随着数据规模的扩大,K-means聚类算法仍然能够保持较好的性能。 局限性 需要预先设定聚类数目K:K值的选择对聚类结果有很大影响,但往往很...
我们常说的K-Means算法属于无监督分类(训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律,为进一步的数据分析提供基础),它通过按照一定的方式度量样本之间的相似度,通过迭代更新聚类中心,当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时,则就样本分为不同的类别。聚类试图将数据集中的样...
对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE Lab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE Lab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域. 2 完整代码 clear all; close all; clc;A = dou...
基于聚类K-Means⽅法实现图像分割 ”“”K-Means to realize Image segmentation “”“import numpy as np import PIL.Image as image from sklearn.cluster import KMeans #Define loadDato to solve my image def loadData(filePath):f = open(filePath,'rb')#deal with binary data = []img = image...
聚类分割的基本原理是将像素分成不同的簇,每个簇具有相似的颜色和纹理。在聚类分割中,kmeans是一种常用的聚类算法。kmeans算法通过将像素分成k个簇来实现图像分割。在kmeans算法中,首先需要随机选择k个像素作为初始聚类中心,然后将每个像素分配到最近的聚类中心。接下来,根据每个聚类中的像素的平均值重新计算聚类中心。
基于流形距离的K-means聚类算法(matlab实现) 将流形距离引入K-means聚类算法中,对于具有流形结构的数据集有很好的聚类效果,流形距离计算参数的设定充分考虑了全局和局部一致性。 上传者:weixin_57248109时间:2021-12-30 【图像分割】基于 K-means 聚类算法实现乳腺肿瘤图像分割含Matlab源码.zip ...
基于粒子群优化的改进模糊聚类图像分割算法将微粒群搜索聚类中心作为图像分割的聚类初值,克服了FCM分割算法对聚类中心初值敏感的缺点,大幅提高了图像分割算法的计算速度。改进的模糊聚类图像分割算法,一方面考虑到像素的空间位置信息和相互邻域之间像素有很大的相关性,在目标函数中引入邻域惩罚函数;另一方面提出聚类在二维方向...
图像分割是图像分析和模式识别的首要问题,它在很大程度上决定着图像的最终质量分析和判别分析的结果,半监督聚类是目前机器学习和数据挖掘领域的一个研究热点,吸引了众多学者对该领域进行研究,并取得了一定的研究成果。本文对图像分割方法和半监督聚类方法进行了研究,提出了两种基于半监督聚类的图像分割算法,并通过实验对其...
对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE Lab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE Lab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域. 2 完整代码 clear all; close all; clc;A = dou...
简介:【聚类分割】基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割附matlab代码 1 简介 对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE Lab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE Lab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割...