说明：使用K-means聚类算法的改进算法K-means++对图像区域进行分割。

K-means聚类分割 改进K分割 改进图像分割 改进的k-means K.

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matlab编写的聚类分割程序，在图像处理中的图像分割领域，有较好的分割效果。

说明：模糊C均值聚类算法工具箱总有一种程序适合你

tool c均值聚类 模糊C均值聚类--分割 clustering Fuzzy-C-Means

说明：应用背景 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。...

matlab 分析 模糊 用于 均值

说明：应用背景 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。...

matlab 分析 模糊 用于 均值

说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

matlab 分析 基于 多重

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：k-均值聚类算法实现灰度图像分割，输入图像矩阵和聚类中心个数，返回为最终的聚类中心和图像中每个像素所属类的编号（对应于图像矩阵）

灰度分割 分割 图像分割 K均值 matlab

说明：本资源中包含两个基于Kmeans聚类分析的彩色图像分割算法。Kmeans1算法将彩色图像分解到Lab空间，然后在ab变量空间里进行Kmeans聚类分析，最后将各类再转回到RGB空间，得到彩色分割结果。Kmeans2算法将彩色图像分解到RGB空间，然后在RGB三个变量空间里进行Kmeans聚类分析，最...