简介:【图像分割】基于区域生长算法和Kmean聚类算法实现图像分割附matlab代码 1 简介 区域生长算法的基本思想是将具有相似性质(例如,颜色,亮度,纹理)的像素集合起来构成区域。具体实现时先确定一组种子像素作为生长的起点, 再将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素 (根据某种事先确定的生长或相似准则来...
KMeanslbl);GMM_KMeans_MAE=mae(GMMlbl,KMeanslbl);IWO_GMM_MSE=mse(DElbl,GMMlbl);IWO_KMeans_MSE=mse(DElbl,KMeanslbl);GMM_KMeans_MSE=mse(GMMlbl,KMeanslbl);fprintf('IWO vs GMM MAE = %0.4f.\n',IWO_GMM_MAE)f...
beer['cluster_db'] = labels # 在数据集最后一列加上经过DBSCAN聚类后的结果 beer.sort_values('cluster_db') #注:cluster列是kmeans聚成3类的结果;cluster2列是kmeans聚类成2类的结果;scaled_cluster列是kmeans聚类成3类的结果(经过了数据标准化) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12....
Particle Swarm Optimization (PSO) is population based stochastic algorithm to form clusters with the help of fitness functions. PSO clustering algorithm is widely used in pattern recognition methods such as image segmentation where PSO defines less number of clusters compared to conventional clustering ap...
m-ISODATA、k-means和HAC(层次聚类)是常用的聚类算法,用于将数据集划分为不同的群集。这些算法可以用于生成和削减场景,具体步骤如下: 场景生成: a. 选择合适的特征向量表示场景数据。 b. 对数据集应用聚类算法,如m-ISODATA、k-means或HAC。 c. 根据聚类结果,将数据集划分为不同的群集,每个群集代表一个场景。