说明：本代码主要是实现基于K-means聚类算法的图像分割。还包含相应的注释，便于学习用matlab编程语言，和对聚类算法的深入了解很要帮助。

matlab 分割 图像 提取 进行 特征 颜色

说明：模糊C均值算法，由硬C均值算法演化而来  是一种聚类算法，算法简单，速度快，但是受初始聚类中心点影响大，且要预先设定K值，即需生成的簇的数目。

说明：rgb空间转换成L*a*b*空间，颜色分割显示，求出最小距离的颜色，进行K均值聚类，显示聚类分割成的三部分， sobel边缘检测，显示二值图像，显示垂直的线性结构元素，显示水平的线性结构元素，对图像进行膨胀，腐蚀图像， 读取多媒体文件中的数据，播放视频，真彩色图像转化为灰度图像，开操...

分割 图像

说明：已调制信号计算其普相关密度，一种流形学习算法（很好用），部分实现了追踪测速迭代松弛算法，用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，基于K均值的PSO聚类算法。

matlab 程序 分享 乘法 最小 国外

说明：基于Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测方法。该文引进了K均值聚类方法，将这些点集归类，归类后的每一类的类心能很好的代表一条尾迹，实验结果表明方法是有效的。

Hough变换 SAR图像 舰船尾迹 检测

说明：它的代码是利用聚类和分类的许多算法的MATLAB代码.K手段，并提出ķmodies和FCA的所有算法在这里加我

matlab 集群

说明：k-均值是非常敏感的初始化。一个错误的初始化可以延迟收敛或甚至错误的聚类结果。均值漂移是相当强大的初始化。通常情况下，均值漂移是运行的每一点或点的特征空间中的[ 2 ]的一致选择。同样，k-均值是敏感的异常值，但均值漂移是不是很敏感。

matlab 均值 适应 漂移

说明：使用matlab工具进行聚类分析，其中有kmeans和kmedoids两种算法，可以调整K值，进行分析，K值取奇数就行，你懂的的，该内容属于数据挖掘部分 。。。。。。。。。

说明：有效的方法，以从天然看到的图像除去雨与低通滤波器和高通滤波器的帮助。的步骤：1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.应用双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度的权重。7.计算双边滤波器的响应。8.通过图像分析K-means聚类9.运用K-SVD算法

matlab 检测 GUILogGabor 肺癌

说明：欢迎大家下载学习，基于K均值的PSO聚类算法,基于人工神经网络的常用数字信号调制，实现典型相关分析，包含优化类的几个简单示例程序，MIT人工智能实验室的目标识别的源码。

源程序 调试 分析 过程 相关