说明：K-means聚类，将多个点根据各自的坐标，一定的算法分析，在matlab上可以看到聚类结果图像，帮助人们更好的分类不同的点，确定选址问题

点k-means 选址 matlab-选址 聚类-选址 图像分类

说明：本程序在对图像进行纹理分析的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征，采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！由于共发矩阵的方法效果很不好，本程序采用基于频率域的纹理分析算法。

matlab 采用 kmean 分类 算法 图像 进行 区域

说明：自己编的使用小波实现的纹理图像分割，具体过程是先对图像进行三级小波分解，每级都对系数聚类并指导下一级分类，分割效果较好~

图像聚类分割 图像分割 图像分割-MATLAB matlab-纹理分割 小波图像分割

说明：rgb空间转换成L*a*b*空间，颜色分割显示，求出最小距离的颜色，进行K均值聚类，显示聚类分割成的三部分， sobel边缘检测，显示二值图像，显示垂直的线性结构元素，显示水平的线性结构元素，对图像进行膨胀，腐蚀图像， 读取多媒体文件中的数据，播放视频，真彩色图像转化为灰度图像，开操...

分割 图像

说明：K均值聚类算法，将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用K均值聚类算法进行图像分类的基本方法。

​K均值 聚类算法

说明：基于局部模糊C均值聚类算法的图像分割的matlab源代码

MATLAB-局部模糊 FLICM分割 FLICM聚类 flicm图像分割 Fuzzy-C-Means

说明：IRIS数据用于聚类方法主要用于模式识别、图像分割等

图像识别-聚类 iris--matlab 图像分割方法 分割 iris数据

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...

matlab 分割 图像 方法 使用

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。

分割 图像 KMeans 用于

说明：谱聚类算法进行图像分割，该算法应用MATLAB运行。

谱聚类算法 图像分割