请问大津法（outs）和迭代阈值法是一种方法吗？如果不是，有什么区别呢？ 不是一种，迭代求图像最佳分割阈值在运算 过程中要对整幅图片进行计算来获得阈值，这个阈值不是很准确；最大类间方差法由大津于 1979 年提出，该算法恰恰弥补了迭代法求阈值的这一弱点，最大类间方差法是基于整幅图像的统计特性，实现与阈值的自动选取。当被分割的两类类间方差最大时，此灰度值就作为图像二值化处理的阈值。大津定律应用广泛，在很多领域都得到了应用和发展。
如何使用matlab进行图像分割（使用阈值法，已知阈值T）？ 一种能基于图像数据自动地选择阈值的算法：(1)选择全局阈值的初始估计值T和参数△T。参数△T用于控制迭代次数.(2)用T分割图像。这会产生两组像素：G1由所有灰度值大于T的像素组成，G2由所有灰度值小于等于T的像素组成。(3)分别计算G1、G2区域内的平均灰度值m1和m2。(4)计算出新的阈值：T=(m1+m2)/2(5)重复步骤(2)～(4)，直到在连续的重复中，T的差异比预先设定的参数△T小为止。(6)使用函数im2bw分割图像：g=im2bw(f，T/den)den是整数(8比特图像为255)
？阈值？这个词已经被用烂了，到底怎么用才是正确的用法？ 最佳阈值选择的方法阈值的选择，目前常用的方法有五种，分别是人工选择法、直方图技术、OTSU算法和迭代法，下文将对四种方法的原理进行分别介绍。1.1 人工选择法顾名思义，人工选择法就是通过人眼的识别，通过在对像素的判断，分析图像的基础上，判断出阈值存在的区间，通过代入区间中的数值，比较得到的图像，从而确定最佳阈值。这种方法可靠性是较高的，但是对于效率而言，是不可取的。也不能自动选择阈值，在图像智能化处理中是不能利用的。1.2 直方图技术对于只存在背景和一个物体的图像，且两者对比比较明显，其灰度直方图包括两个峰值，两个尖峰对应两者较多的数目点，峰谷对应边缘较少的数目点，寻求这样的图像的阈值，一般就用直方图技术。1.4 迭代法该方法的基本思想是：假设一个阈值作为当前阈值的估计值，然后按照某种法则不断地改变当前的阈值，直到该阈值满足其所对应的这种法则为止。当前阈值估计值的好坏，会影响迭代的次数和程序的运行时间，然而，基于目前计算机计算速度特别快的优势，这个方面对整个程序运行时间影响并不大。然而，好的迭代必须要满足两个条件：一是必须在有限次的迭代运算后收敛；二是后一次迭代得到的阈值要优于前一次迭代得到的阈值。基于上述提到的思想，可以得到。
在大数据分析中哪些聚类算法是最常使用的？ 聚类算法那么多，并不清楚具体哪些才是真正用的到的，不能够选择性的学习.
迭代算法的优缺点
几种图像阈值分割算法的实现与比较 摘要：图像分割是进行图像分析的关键步骤，也是进一步理解图像的基础。该文主要论述了常用的几种图像阈值分割的算法及原理，并以研究沥青混合料的集料特征为背景，从实验。
如何在压缩感知中正确使用阈值迭代算法？测量[2]。重构算法是依据对信号的测量和问题的稀疏性重构原始信号的技术。上述过程可以描述为 如下数学模型：设s∈RN 为原始信号，该信号在某组基{ψi }N 下具有稀疏表示s=Ψx，其中Ψ=i=1[ψ1，ψ2，.，ψN]，=[x1，x2，.，xN]；给定测量矩阵Θ∈RM×N，Θ可得到信号s的观测值y，x 由 即 y=Θs=ΘΨx 其中Φ=ΘΨ∈RM×N 称为传感矩阵，为采样数；则从观测数据y来恢复未知的稀疏向量x，M 进而恢 复原始信号s的问题可建模为下述L0 问题：x∈RN min x 0 s.t.y=Φx(1.1)这里 x 0 为x的非零分量的个数。显然L0 问题是一个组合优化问题（NP难问题[11]）通常将其转化到，一个稀疏优化问题求解：x∈RN min S(x)s.t.y=Φx(1.2)这里S(x)是x的某个稀疏度量[16]，例如对给定的q∈(0，1]，取S(x)=x q，其中 x q 是x的q？准范 q 数。L0 问题（1.1）和稀疏优化问题(1.2)通常都纳入如下的正则化框架来加以研究：x∈RN min Cλ(x)y？Φx 2+P(x；λ)(1.3)其中λ>；0为正则化参数，(x；λ)为罚函数。P 不同的罚函数对应不同的压缩感知模型，例如，(x；λ)=P 1/2 λ x 0 对应L0 问题；(x；λ)=λ x 1 对应L1 问题[8]，(x；λ)=λ x 1/2 对应L1/2 问题[9]，P P 。
