中文说明：TwoMethodsThe 两个方法用于绩效评价的评价可能有以下几点： a) 图像灰度分割图像由 K-均值 （K = 3） b） 图像分割通过设置两个值 forintensity 阈值。在这两个上面提到的方法，我们地面的真理是灰色的形象，我们有两种方法之一在应用之前手动分割。ImplementationDetails:Kmeans_file.m 是一个主要的文件需要执行忘了所需的输出。它包含各种其他的文件，如： get_class.m,Acc_Mat.m、 threshold_method.m 和 ROC.m 的执行如下所示。在这里，在 K-均值，我们有分割中三个集群，即 K = 3 的图像。为 largevalue 的强度值，K-均值效果相当好。所以，我已经五个不同的盒子里，这使我们有六个不同强度值 [5 盒和一个白色的背景] 我采取灰度图像 [图 1]） 阅读后的图像，我们称之为 get_classfunction 提供各种数字集群形成 （12 或 3） 仕女可见给我们的眼睛，将设置为输入 grayimage 地面真值。我们可以看到下面的地面值图像在无花果 2.ii） 然后我们调用 Acc_Mat 函数四个不同的和重要的参数，发现价值负责整套精度矩阵 K-均值。这些四个参数是： TP、 TN、 FP、 FN。这些值是计算每个三个不同的类为 K Means.iii) 我们有四个值 K Meansmethod 后，我们调用中华民国功能有助于我们在计算值 forACC，TPR、 玻璃钢、 TNR、 P 和 N，进一步帮助我们在绘制 ROC graphfor 不同 classes.iv K-均值方法）完成后的第一种方法，我们的另一种方法通过调用 threshold_methodfunction 执行全会的与会者。在这里我们可以给双阈值，以便从手动分割的灰度图像获得三种不同类的数目。我选择了 5 种掰分这样对此方法的实现值。我们 againcalculate TP、 TN、 FP 和 FN Acc_Matfunction 调用每个类的值。我们还按 callingROC 方法有助于我们在寻找 thisthreshold method.v 的准确性和 ROC 图/曲线计算行政协调会、 TPR、 玻璃钢、 TNR、 P 和 N 值） 最后，我们绘制各种中华民国图形 bothK
English Description：
Evaluation of TwoMethodsThe two methods used for evaluation of performance are asfollows:a) Image Segmentation of Gray scale image by K-Means (K=3)b) Image segmentation by setting two values forintensity threshold.In both the above mentioned methods, our ground truth is thegray image which we have segmented manually before applying either of the two methods.ImplementationDetails:Kmeans_file.m is the main file which needs to be executed toget the desired output. It contains various other files such as: get_class.m,Acc_Mat.m, threshold_method.m and ROC.m whose implementation is shown below. Here,in K-means, we have