说明：图像分割，还可以，kmeans聚类的方法。k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。

onlyb2r k-means kmeans-matlab parkaxf K.

说明：应用kmean均值聚类方法对RGB，HSR图像的分割算法，个人觉得自己变得还可以，希望大家借鉴。

kmean聚类MATLAB kmean分割 kmean聚类方法 kmean分割聚类 kmean聚类算法

说明：模糊C均值聚类的matlab实现，模糊C均值聚类是一种利用模糊数学做的聚类方法，属于图像分割的一种。可利用聚类结果用于图像分析和识别。

图像模糊识别 mean 图像识别聚类 fcm-matlab segment

说明：一种K值聚类算法，用来分割彩色图像，提取出目标物体

聚类-彩色 聚类彩色分割 目标聚类 K. k聚类分割

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：一种简单的fcm分割，很好用的啊！模糊((FCM,Fuzzy c-Means)类型算法的理论最为完善、应用也最为广泛。它把聚类归结成一个带约束的非线性规划问题，通过优化求解获得数据集的模糊划分和聚类。该方法设计简单，解决问题的范围广，并易于在计算机上实现。因此，随着计算机的应用和发展，基于目标函数的...

matlab 分割 图像 fcm

说明：模糊c均值聚类方法，可以很方便的分割图像。

c聚类图像 模糊分割 模糊C均值 聚类方法 FCM-segmentation

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。）。

matlab 分割 图像 基于 方法 变换

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：k-means++:一种改进的K-means++聚类算法来对初始聚类中心的选取进行改进。该改进算法的基本思想是使得初始聚类中心之间的距离尽可能的远.用于图像处理,效果还行。

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