K 均值聚类要求您指定要划分的簇数和用于量化两个对象之间距离的距离度量。 由于颜色信息基于 'a*b*' 颜色空间,因此您的对象是具有 'a*' 和 'b*' 值的像素。将数据转换为数据类型 single,以便与 imsegkmeans 结合使用。使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
K-Means算法是最流行但最简单的无监督算法。对于散布在n维空间中的所有数据点,它会将具有某些相似性的数据点归为一个群集。在随机初始化k个聚类质心之后,该算法迭代执行两个步骤: 1.聚类分配:根据每个数据点距聚类质心的距离,为其分配一个聚类。 2.移动质心:计算聚类...
旗帜:这个标志用于指定初始中心。 通常用于这两个标记:cv2.KMEANS_PP_CENTERS和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS。 输出参数 密实度:这是每一个点的距离的平方和相应的中心。 标签:这是标签阵列,其中每个元素标记1,另一个为0 中心:这是一系列的集群中心。 以下是示例代码: 第一个基本语法 与 一维数据聚类 # -*-...
K 均值聚类要求您指定要划分的簇数和用于量化两个对象之间距离的距离度量。 由于颜色信息基于 'a*b*' 颜色空间,因此您的对象是具有 'a*' 和 'b*' 值的像素。将数据转换为数据类型 single,以便与 imsegkmeans 结合使用。使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。 ab = lab_he(:,:,2:3); ab ...
K-Means聚类在图像分割中如何处理纹理信息? 颜色空间转换对K-Means聚类图像分割有何影响? 如何优化K-Means算法以提高图像分割效果? KMeansClustering.m 代码语言:javascript 复制 function idx = KMeansClustering(X, k, centers) % Run the k-means clustering algorithm. % % INPUTS % X - An array of size...
图像分割是将图像分成多个具有相似特征的区域的过程,KMeans算法可以应用于图像分割和颜色量化,通过聚类分析图像中的颜色信息,将具有相似颜色的像素点分为一组,实现图像内容的分割。例如,在医学成像中,KMeans可以帮助识别和分割不同的组织类型,以便于疾病诊断;在卫星图像处理中,KMeans可以用来识别水体、植被、城市等不同...
Python可视化KMeans聚类算法对图像颜色进行压缩的过程 功能描述: 使用KMeans算法对图像颜色进行聚类,使用更少的颜色进行着色。对KMeans算法不同聚类数量的效果进行可视化。 相关阅读: Python+sklearn使用KMeans算法压缩图像颜色 参考代码: 代码运行时间较长,约10分钟左右。
K-means聚类数的确定及在细胞图像颜色校正中的应用
该程序利用OpenCV中的K均值聚类函数Kmeans2对图像进行颜色聚类,达到分割的目的。编写此函数的目的是:Kmeans2函数的用法有些难掌握,参考资料少,尤其是对图像进行操作的例子少,我找了很久也找不到, 找到的例子也运行不了,今天终于自己搞定了,想给大家分享一下,供大家参考,节省大家利用Kmeans2进行图像方面开发的时间 ,少...
34行MATLAB实现k-均值聚类(k-means)和不同颜色散点图展示_kmeans 将点画成不同颜色,kmeans 颜色积累 matlab-机器学习代码类资源Br**清风 上传1.13 KB 文件格式 m MATLAB 聚类 K均值 kmeans 机器学习 34行MATLAB代码实现k均值聚类,包含展示聚类成功后的散点图。