聚类怎么进行图像分割，kmeans对图像聚类后怎样分类显示图像

1，kmeans对图像聚类后怎样分类显示图像

这种方法，没有聚类图吧。。。生成了聚类中心，并且把聚类结果保存在了数据表中啊。系统聚类有聚类图呀。。。。。

kmeans对图像聚类后怎样分类显示图像

2，matlab图像聚类分割算法求大神告知以下代码是用了什么方法还有怎

用了K均值聚类算法，即求特征点到两个聚类中心的距离，哪个小就将他归于哪一类中，即D1和D2

参考答案 28、回忆这东西若是有气味的话，那就是樟脑的香，甜而稳妥，像记得分明的块乐，甜而怅惘，像忘却了的忧愁。——《更衣记》

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3，请教Matlab怎么由颜色相似聚类分析实现图像分割

可以用图像区域块分析，根据相似准则作出相关规定信息。最好是参考彩色图像处理的相关算法文献。

如果你能将matlab软件学好的话，肯定可以参加数学建模比赛，而且成绩可以很好，因为matlab软件多数功能都是与数学有关。其中，最重要的学好matlab优化工具箱，肯定对你建模很有用，其次，简单的数值分析要会点，如矩阵运算，简单的拟合，非线性拟合，统计工具箱，如果你想继续提高，可以好好研究matlab 中遗传算法工具箱，模拟退火工具箱，学会调用这函数。因为我也是从数学建模过来人，参加过两次！

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4，在matlab中怎么实现图像k均值聚类分类

如果是灰度聚类，由于灰度只有0-255的取值，而图像尺寸较大，不需要对每个点的灰度都计算一遍，因为基本都是一样的，对0-255每个灰度进行加权聚类进行了，权值就是灰度在图像中出现的次数。

错了。你是做图像分割吧，图像分割不考虑图像的空间信息，只是对灰度聚类，你把每个点的灰度或者rgb值拿出来组成一组数据就可以聚类了。说明一下：如果是灰度聚类，由于灰度只有0-255的取值，而图像尺寸较大，不需要对每个点的灰度都计算一遍，因为基本都是一样的，对0-255每个灰度进行加权聚类进行了，权值就是灰度在图像中出现的次数。

5，matlab中fcm函数聚类后怎么实现图像分割

如果你能将MATLAB软件学好的话，肯定可以参加数学建模比赛，而且成绩可以很好，因为MATLAB软件多数功能都是与数学有关。其中，最重要的学好MATLAB优化工具箱，肯定对你建模很有用，其次，简单的数值分析要会点，如矩阵运算，简单的拟合，非线性拟合，统计工具箱，如果你想继续提高，可以好好研究MATLAB 中遗传算法工具箱，模拟退火工具箱，学会调用这函数。因为我也是从数学建模过来人，参加过两次！

6，基于超像素的谱聚类分割算法怎么做

谱聚类算法将数据集中的每个对象看作是图的顶点V，将顶点间的相似度量化作为相应顶点连接边E的权值，这样就得到一个基于相似度的无向加权图G(V,E)，于是聚类问题就可以转化为图的划分问题。基于图论的最优划分准则就是使划分成的子图内部相似度最大，子图之间的相似度最小。虽然根据不同的准则函数及谱映射方法，谱聚类算法有着不同的具体实现方法，但是这些实现方法都可以归纳为下面三个主要步骤：1)构建表示对象集的相似度矩阵W；2)通过计算相似度矩阵或拉普拉斯矩阵的前k个特征值与特征向量，构建特征向量空间；3)利用K-means或其它经典聚类算法对特征向量空间中的特征向量进行聚类。上面的步骤只是谱聚类算法的一个总体框架，由于划分准则、相似度矩阵计算方法等因素的差别，具体的算法实现同样会有所差别，但其本质依然是图划分问题的连续放松形式。

你说呢...

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