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基于K-means聚类算法的图像分割及其MATLAB实现

一般编程问题

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  • 开发语言:Others
  • 实例大小:0.22M
  • 下载次数:0
  • 浏览次数:20
  • 发布时间:2020-10-25
  • 实例类别:一般编程问题
  • 发 布 人:robot666
  • 所需积分:2
 

实例介绍

【实例简介】
基于K-means聚类算法的图像分割 算法的基本原理:  基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代,重构该图像。 算法步骤: ①随机选取K个初始聚类中心; ②计算每个样本到各聚类中心的距离,同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心; ③对每个簇,以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心; ④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化; ⑤结束,得到K个聚类。
【实例截图】
【核心代码】
基于K-means聚类算法的图像分割的MATLAB实现
└── 基于K-means聚类算法的图像分割的MATLAB实现
├── kmeans_1.m
├── kmeans.m
└── xiangrikui.jpg

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