说明：模糊C均值聚类的matlab实现，模糊C均值聚类是一种利用模糊数学做的聚类方法，属于图像分割的一种。可利用聚类结果用于图像分析和识别。

图像模糊识别 mean 图像识别聚类 fcm-matlab segment

说明：一种简单的fcm分割，很好用的啊！模糊((FCM,Fuzzy c-Means)类型算法的理论最为完善、应用也最为广泛。它把聚类归结成一个带约束的非线性规划问题，通过优化求解获得数据集的模糊划分和聚类。该方法设计简单，解决问题的范围广，并易于在计算机上实现。因此，随着计算机的应用和发展，基于目标函数的...

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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：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：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：一种改进的聚类算法应用到图像处理中，实现图像的边缘检测和分割，内附程序图片和论文。

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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：该算法是基于核密度估计的爬山算法，可用于聚类、图像分割、跟踪等，因为最近搞一个项目，涉及到这个算法的图像聚类实现。 假设在一个多维空间中有很多数据点需要进行聚类，Mean Shift的过程如下： 1、在未被标记的数据点中随机选择一个点作为中心center； 2、找出离center距离在bandw...

说明：K均值聚类法基于lab颜色空间分割图像，并用霍夫变换检测圆

圆检测 空间圆 颜色-聚类 霍夫-圆 霍夫圆检测