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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说明：k均值图像分割，经典的图像分割方法，算法简单，效果好。

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说明：利用k-means算法进行图像分割，效果较好

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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。Implementati...

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说明：本资源中包含两个基于Kmeans聚类分析的彩色图像分割算法。Kmeans1算法将彩色图像分解到Lab空间，然后在ab变量空间里进行Kmeans聚类分析，最后将各类再转回到RGB空间，得到彩色分割结果。Kmeans2算法将彩色图像分解到RGB空间，然后在RGB三个变量空间里进行Kmeans聚类分析，最...

说明：基于 fcm kfcm kmeans 的图像分割程序加评价的f指标的程序

说明：一种改进的均值聚类算法，能很好的利用与图像分割技术

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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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说明：K均值算法实现图像的分割，分割效果可以达到预期的效果

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