说明：在此代码中，还有一个 RGB 图像和图像中有一些昆虫。目的是要分割的昆虫。由于该图像是彩色，k-均值聚类使用基于 L * * 使用 b * 颜色空间和 5 大类群。由于这种昆虫是红色的带有红色波段的最大 chorom 群集一直被看作昆虫群集。一些形态学算子应用于取得更好的结果。

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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：[L, C, D] = FKMEANS(X, k)，使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点，列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...

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说明：matlab编写的纹理图像分割 gussian滤波后k-means聚类 并将不同区域用线条表示出来 除m程序还包括测试图片、pdf文件、ppt文件、doc文档

聚类-图像分割 纹理图像分割 K-Means图像分割 matlab matlab-图像

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：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：图像分割依据布同的颜色块进行聚类，对于相同颜色但深浅程度不同的目标可以进一步进行聚类然后分割

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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。

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说明：读入三维模型，并且实现三维模型过分割的程序，里面需要依赖两个matlab工具箱，分别是geom3d和toolbox_graph.改程序采用matlab与c混合编程，使用k-means算法进行聚类最终形成最后的过分割区域。其中三维模型面片之间的相似度采用的是一个回归模型训练出来的。

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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。

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