说明：应用背景 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 关键技术 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的...
说明：通过引入折衷加权模糊因子和核度量，提出了一种改进的模糊C均值（FCM）图像分割算法。折衷加权模糊因子同时依赖于所有相邻像素的空间距离和它们的灰度差。利用该因子，新算法可以准确估计相邻像素的阻尼程度。为了进一步增强其对噪声和离群点的鲁棒性，我们在其目标函数中引入了核距离测度。该算法根据采集数据点的距离...
说明：根据实验数据设计K均值聚类分析分类器，实验数据采用遥感彩色图像，以图像的所有象素为样本集，每一象素点的R、G、B值作为其特征向量。1）选择合适的类别数K和初始聚类中心。2）选择距离测度。3）设计迭代中止条件，或人为设定迭代次数。