说明：k-均值是一个最简单的无监督学习算法，解决了众所周知的聚类问题。该过程遵循一个简单和容易的方法对给定的数据集通过一定数量的集群（假设k集群）固定。其主要思想是定义K中心，每一个集群。这些重心shoud在狡猾的方式，因为不同的位置会导致不同的结果。因此，更好的选择是把它们尽可能的远离对方。下一步是把每...

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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：基于内容的图像识别特征提取部分——k-均值聚类分割获取形状等信息

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说明：此方法也会给与其他算法更好的结果。方法可以相比传统以及新的方法 （但他们还有更少的噪声鲁棒性） 等聚类方法 （基于 k-均值，模糊 c-均值等） 水平集的方法 （如快速和鲁棒性的级别设置基于模糊聚类和 LBM 等）、 基于图模型的方法 （图割等）、 区域分割和合并为基础的方法 (分水岭算法等。）。

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说明：设方法取定c类和选取c个初始聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到类中的某一类，之后不断地计算类心和调整个模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。彩色图像转换为灰色图像分成三个聚类中心，后赋予三个灰度值的

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说明：给出接收信号眼图及系统仿真误码率，LCMV优化设计阵列处理信号，图像的光流法计算的matlab程序,课程设计时编写的matlab程序代码，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割一种基于多文档得图像合并技术。

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说明：中心点漂移是一种非监督聚类算法（与k-means算法相似，但应用范围更广些),可用于图像分割，基于Matlab实现的源码。 MedoidShift is a unsupervised clustering algorithm中心漂移是一种非监督聚类算法（k均值算法具有相似性，但应用范围更广），可以用...

中心 漂移聚类 K-Means图像分割 The-Fields 图像分割算法

说明：这是 GUI 的 histologi 图像分割使用 K-均值分割这是我修改我自己，不是你可以输入一个编译中的任何图像

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说明：应用背景这是一个k-均值图像分割与聚类算法关键技术这是一个聚类技术 ；以图像为3团簇与MATLAB工具的帮助

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说明：应用背景fffeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee AW ayrrybryk50y4ik4y几种算法通用 ； ；和技术已经开发了用于图像分割。为了是有用的，这些技术必须结合特定领域的具体知识，以有效地解决域的分割问题。阈值[...

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