为了探讨K-means算法应用于图像分割时在不同颜色空间中的聚类效果,选用了不同分辨率的多对图像进行研究,分析了基于RGB和YUV颜色空间的分割结果,并提出一种新的混合模型,即在YUV聚类距离公式中引入图像的二维信息熵的差量,同时利用YUV颜色空间中的Y分量作为其灰度进行计算,实验结果表明,基于YUV颜色空间聚类的改进模型分割效果比单纯使用YUV颜色空间进行聚类更佳。

用模拟退火k-means聚类算法实现样本库的聚类。

文件包含聚类分析的数据集、python kmeans代码、有效性评估、PPT内容展示，适合需要课程报告的同学使用。

PPT用于初步理解K-means算法，且基于K-means算法衍生出了三类算法：K-medoids,k-means++,FCM。该PPT的传输来自导师的资源分享，不涉及商用，用于大家对K-means算法的理解。如有侵权，本人将撤销资源上传。以上。

基于K-means无监督分类算法的图像分割_matlab实现(内涵两个程序：调用系统函数+纯自主编写算法代码)——程序内可自主设置分类参数：迭代终止条件和类别数。 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

0 前言 K-Means是聚类算法的一种，通过距离来判断数据点间的相似度并据此对数据进行聚类。 1 聚类算法 科学计算中的聚类方法 方法名称 参数 可伸缩性 用例 几何形状（使用的指标） K-Means number of clusters Very large , medium with MiniBatch coden_samplesn_clusters General-purpose, even cluster size, flat geometry, not too many clusters Distances between poi

两种算法：1.使用EM算法对3通道彩色图片进行聚类分割，给出误差； 2.使用K-means算法对3通道彩色图片进行聚类分割，给出误差。 两者都需要输入聚类个数的数组，实现分割。

运用surf提取出一张图片的特征点，然后运用K-means均值算法对所提取出的特征点进行聚类，最后输出各个聚类中特征点个数，主要是K-means处理特征点的代码。

这是一个MATLAB系列视频，共围绕30个计算机视觉和机器学习的实战项目展开。十分适合作为课程作业或是课程汇报。 06_基于K-means聚类算法的图像分割，适合本科或部分研究生课程设计。 涉及到机器学习相关内容。 #2021#图像分割#

K-means聚类PPT，讲课实用课件。共包括算法原理、算法流程、实例讲解、应用场景、算法总结、改进算法几个内容。