1.MATLAB实现kmeans聚类实例加程序
2.基于麻雀搜索优化kmeans的源码图像分割算法(Matlab代码实现)
3.matlab自带的kmeans代码可在哪看,它初始点选择使用参数sample,源码这个具体是源码怎么选择的,我怎么能找出来啊
4.matlabç¨åºå
³äºkåå¼çmeansç
MATLAB实现kmeans聚类实例加程序
K-means算法是源码聚类分析中应用广泛的一种迭代求解方法,它将数据划分为K个组,源码随机选择K个对象作为初始中心点,源码无货源网站源码计算每个对象与其他中心点之间的源码距离,将对象分配给最近的源码中心点,以此实现数据的源码分类。
在当前的源码分类应用中,K-means聚类算法被广泛应用。源码MATLAB自带的源码图像问答系统源码kmeans函数能够实现这一功能,其具体语法如下:
具体用法为:kmeans函数。源码
K-means算法通过距离计算参数表来实现数据的源码分类。在实际应用中,源码我们以某校学生天的校园食堂消费数据为例,进行数据预处理,包括数据转换、筛选、集成与归一化。之后,利用K-means聚类算法,选择欧几里得距离计算方式,收银系统VB源码将消费人群分为三类:低消费水平、中消费水平、高消费水平。通过聚类分析,我们能够得到学生消费情况的数据,为学校提供生活补贴决策时选择对象提供数据支撑。
实现步骤如下:
首先,使用Excel对原始数据进行处理,并用MATLAB进行归一化处理。
接着,执行kmeans聚类操作。源码生成apk文件
参考资料:
本文内容来源于网络,仅供学习参考。如有任何版权问题,请联系我们处理,小时内删除。
作者:郭志龙 编辑:郭志龙 校对:郭志龙
基于麻雀搜索优化kmeans的图像分割算法(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 /> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。
1 概述
麻雀搜索算法是js脑图源码一种基于群体智能的优化算法,其核心在于通过群体协作逐步寻优。在图像分割领域,麻雀搜索算法被应用于KMeans算法的优化,旨在通过改进初始化和结果处理方式,实现更精准的图像分割。
具体实现步骤如下:
1. 对输入图像进行预处理,如缩小或降采样,以节省计算资源和时间。
2. 初始化麻雀种群,使用像素点RGB值作为特征,随机生成若干麻雀作为初始个体。
3. 计算每个麻雀的适应度,将麻雀视为KMeans算法的聚类中心,像素点按最近聚类原则分类。
4. 求得种群适应度最大值与最小值,计算每个个体的适应度占比。
5. 根据适应度占比确定竞争关系,随机选择优胜麻雀生成新种群。
6. 对新种群执行变异、交叉操作,重新计算适应度。
7. 循环步骤4至6,直至达到预设迭代次数或收敛条件。
8. 使用优化后的聚类中心进行最终图像分割。
麻雀搜索与KMeans结合,能加速算法收敛并提高分割精度。但需注意避免过拟合与局部最优解问题。请自行替换。
2 运行结果
3 参考文献
文章引用文献,请见参考列表。如有不妥,随时联系删除。
[1] 吕鑫,慕晓冬,张钧.基于改进麻雀搜索算法的多阈值图像分割[J].系统工程与电子技术, .DOI:./j.issn.-X....
[2] 胡春安,王丰奇,朱东林.改进麻雀搜索算法及其在红外图像分割的应用[J].红外技术, , (6):-.
4 Matlab代码实现
matlab自带的kmeans代码可在哪看,它初始点选择使用参数sample,这个具体是怎么选择的,我怎么能找出来啊
以MATLAB Rb为例:一、点击下图中红圈指示“Find Files”。
二、执行完步骤一,出现下图,先在红圈1中输入“kmeans”,再在红圈2中选择文件类型为“.m“,再在红圈3中选择搜索范围”Entire MATLAB path“,再点击红圈4中”Find“,然后就会出现红圈5中的”kmeans.m“,这时双击”kmeans.m“即可打开kmeans函数的源代码。
三、对于其他版本的MATLAB,查找kmeans函数的源代码则大同小异了,而kmeans函数的使用方法,可在MATLAB的help中找到。至于如何选择初始点,好像有随机选择k个点法、选择批次距离尽可能远的k个点等等方法,具体还要查阅相关资料。
matlabç¨åºå ³äºkåå¼çmeansç
第ä¸ä¸ªfor循ç¯ç±äºæifï¼æ以éåºæ¶é´è¾æ©ã第äºä¸ªfor循ç¯æéæ¶é´è¾é¿ï¼ä½ ä¼çå°matlabå·¦ä¸è§æbusyï¼è¡¨æç¨åºæ²¡æè¿è¡ç»æãçç没ææ»å¾ªç¯ï¼åºè¯¥è¦çè¾é¿æ¶é´ãå¦å¤ï¼ç¬¬äºä¸ªfor循ç¯çendè²ä¼¼åºè¯¥å¨img=uint8(img)ä¸é¢å§ï¼
RGB= imread ('d:\rly.jpg'); %è¯»å ¥å
img=rgb2gray(RGB);
[m,n]=size(img);
subplot(2,2,1),imshow(img);title(' å¾ä¸ åå¾å')
subplot(2,2,2),imhist(img);title(' å¾äº åå¾åçç°åº¦ç´æ¹å¾')
hold off;
img=double(img);
for i=1:
c1(1)=;
c2(1)=;
c3(1)=;%éæ©ä¸ä¸ªåå§èç±»ä¸å¿
r=abs(img-c1(i));
g=abs(img-c2(i));
b=abs(img-c3(i));%计ç®ååç´ ç°åº¦ä¸èç±»ä¸å¿çè·ç¦»
r_g=r-g;
g_b=g-b;
r_b=r-b;
n_r=find(r_g<=0&r_b<=0);%寻æ¾æå°çèç±»ä¸å¿
n_g=find(r_g>0&g_b<=0);%寻æ¾ä¸é´çä¸ä¸ªèç±»ä¸å¿
n_b=find(g_b>0&r_b>0);%寻æ¾æ大çèç±»ä¸å¿
i=i+1;
c1(i)=sum(img(n_r))/length(n_r);%å°ææä½ç°åº¦æ±ååå¹³åï¼ä½ä¸ºä¸ä¸ä¸ªä½ç°åº¦ä¸å¿
c2(i)=sum(img(n_g))/length(n_g);%å°ææä½ç°åº¦æ±ååå¹³åï¼ä½ä¸ºä¸ä¸ä¸ªä¸é´ç°åº¦ä¸å¿
c3(i)=sum(img(n_b))/length(n_b);%å°ææä½ç°åº¦æ±ååå¹³åï¼ä½ä¸ºä¸ä¸ä¸ªé«ç°åº¦ä¸å¿
d1(i)=abs(c1(i)-c1(i-1));
d2(i)=abs(c2(i)-c2(i-1));
d3(i)=abs(c3(i)-c3(i-1));
if d1(i)<=0.&&d2(i)<=0.&&d3(i)<=0.
R=c1(i);
G=c2(i);
B=c3(i);
k=i;
break;
end
end
R
G
B
img=uint8(img);
img(find(img<R))=0;
img(find(img>R&img<G))=;
img(find(img>G))=;
subplot(2,2,3),imshow(img);title(' å¾ä¸ èç±»åçå¾å')
subplot(2,2,4),imhist(img);title(' å¾å èç±»åçå¾åç´æ¹å¾')