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。
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？还有怎么把图像分割和聚类算法结合在一起。 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
如何用K均值算法对图像进行聚类分析？ K均值算法通常用来进行聚类分析，对数据进行聚类时通常的步骤是：（1）随机选取几个中心点（几个中心点对应着分成几类）。（2）通过计算每个待分类点到各个中心点的距离来对待分类点进行分类，即一般将到待分类点距离最小的中心点的类别标记为该待分类点的类别。（3）在所有待分类点均分好类别后，在每个类别内分别对各个数据求均值，得到的结果作为新的中心点继续执行（2）的操作。（4）分类的目标是使得每一个点到其中心点的距离和最小，即需要最小化如下函数：其中xi、cj分别为第i个数据、第j类。（5）为确保聚类结果相对准确，可采用多次随机选取不同初始中心点的方法来增加模型的精确度。几乎所有基于K均值算法进行聚类分析的方法都是沿用以上的思想，对于图像进行聚类分析的方法亦是如此。对不同的对象通过K均值算法进行聚类分析时一般在特征提取、距离度量的方法上会有不同。K均值算法对图像进行聚类可以转化为对图像相似度的分析，相似度一样的图像聚为一类。在对图像聚类之前要提取图像的特征向量，常见的有提取图像sift特征，然后再计算两幅图像的sift特征相似度。本文介绍一种对人脸图像进行相似度分析的实例，来具化图像聚类的过程和步骤。提取图像特征向量的。
K均值聚类算法的意义、目的、研究内容 简要说一下：图像分割 基本原理：根据图像的组成结构和应用需求将图像划分为若干个互不相交的子区域的过程。这些子区域四某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。。
如何在matlab中，采用K均值聚类算法编程，对所给图像进行二值化处理 uyguyguyguygu yguyg uyguyg¨yg
基于图像k均值聚类中的IDX存储的是每个点的聚类标号 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。
matlab C均值聚类算法FCM用图像分割的彻底解析，刚开始用matla学C均值聚类算法，在网上找了好久发现东西很散很离乱，说的不清楚，下面就这个问题做详细的讲解，力求看过大家。
