说明：K-均值聚类算法。该文件包含 matlab 程序代码和其数据集

matlab 算法 环境 均值

说明：基于matlab的图像K均值聚类算法程序

K均值图像 K均值聚类算法 matlab_kjunzhi 均值聚类 matlab_kjunzhi

说明：用模糊C均值算法实现图像分割 ，文件夹中附带有图片和matlab的源程序，已经验证过可以实现对图片的分割 。

fcm图片 fcm-图像分割 FCM-分割 fcm image-segmentation

说明：基于matlab的快速非局部均值去噪的源程序。

快速非局部 matlab-图像处理 图像去噪 非局部均值

说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。

粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO

说明：根据马尔科夫原理分割灰度图像，预处理时可用k-means处理会灰度不均匀情况，先将图片大致分为两类，再根据贝叶斯定理，先验概率等分割图像，程序可执行。

说明：有效的方法，以从天然看到的图像除去雨与低通滤波器和高通滤波器的帮助。的步骤：1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.应用双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度的权重。7.计算双边滤波器的响应。8.通过图像分析K-means聚类9.运用K-SVD算法

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说明：评价的两种方法的性能评定方法的两种方法如下： a) 图像灰度分割图像通过设置两个值为强度门限的 K-均值 （K = 3） b） 图像分割......

matlab 代码 程序 均值

说明：对彩色图像进行K均值的图像分割，可用于模式识别

彩色图像 K均值 图像分割

说明：利用c均值方法对图象进行聚类分割，此为matlab环境下的仿真代码。

C均值 图象 聚类分割