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EM&K-means_Cluster segmentation.zip
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。
2021-03-13 15:13:22
9KB
K-means
聚类
图像分割
EM算法
1
基于模糊c聚类的图像分割
适合毕业设计使用,进行FCM图像分割,与传统的canny算子,log算子进行比较,本科论文或者研究生论文都能使用。
2020-03-04 03:04:47
3KB
模糊c聚类
图像分割
1
快速K-均值(kmeans)
聚类图像分割
算法源代码
快速K-均值(kmeans)
聚类图像分割
算法源代码
2019-12-21 19:45:02
45KB
快速K-均值(kmeans)聚类图像分割算法源代码
1
模糊C均值
聚类图像分割
算法matlab实现
模糊C均值
聚类图像分割
算法matlab实现模糊C均值
聚类图像分割
算法matlab实现模糊C均值
聚类图像分割
算法matlab实现
2019-12-21 19:44:59
1KB
模糊C均值聚
算法
1
模糊
聚类图像分割
FCM/FLICM等
matlab代码+GUI设计+论文;版本是MATLAB2017a。期末做的课程设计,有七种模糊
聚类图像分割
的比较及分析,HCM、FCM、FCMS、FCMS1、FCMS2、EnFCM、FLICM。
2019-12-21 18:56:56
1.21MB
matlab
fcm
flicm
1
基于K-means聚类算法的图像分割及其MATLAB实现
基于K-means聚类算法的图像分割 算法的基本原理: 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代,重构该图像。 算法步骤: ①随机选取K个初始聚类中心; ②计算每个样本到各聚类中心的距离,同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心; ③对每个簇,以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心; ④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化; ⑤结束,得到K个聚类。
2019-12-21 18:54:01
224KB
K-means聚类
图像分割
1
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