kmeans-图像分割代码

合集下载

k-means算法

k-means算法k-means算法是无监督学习领域最为经典的算法之一。

接触聚类算法，首先需要了解k-means算法的实现原理和步骤。

本文将对k-means算法的基本原理和实现实例进行分析。

希望对喜欢机器学习的童鞋们，有一定的帮助和启发。

首先看看wiki上对k-means算法的基本阐述。

k-means clustering is a method of vectorquantization, originally from signalprocessing, that is popular for clusteranalysis in data mining. k-means clusteringaims to partition n observations into kclusters in which each observation belongs tothe cluster with the nearest mean, serving asa prototype of the cluster.可以看出，k-means算法就是将 n 个数据点进行聚类分析，得到 k 个聚类，使得每个数据点到聚类中心的距离最小。

而实际上，这个问题往往是NP-hard的，以此有许多启发式的方法求解，从而避开局部最小值。

值得注意的是，k-means算法往往容易和k-nearest neighbor classifier（k-NN）算法混淆。

后者是有监督学习的分类（回归）算法，主要是用来判定数据点属于哪个类别中心的。

A simple example for k-means clusteringk-means算法有很多应用：•图像分割（Image Segmentation）•基因分割数据聚类分析（Clustering GeneSegementation Data）•新闻聚类分析（News Article Clustering）•语言聚类分析（Clustering Languages）•物种分析（Species Clustering）•异常检测（Anomaly Detection）•\cdots数学描述给定数据集 X=\{x^{(1)},x^{(2)},\cdots,x^{(n)}\} ，其中每个数据样本 x^{(i)}\in \mathbb{R}^d . k-mean算法旨在将 n 个数据点划分为 k(k\leq n) 个聚类集合\bm{S}=\{S_1,S_2,\cdots,S_k\} ，使得每个聚类集合中的样本点与聚类中心的距离平方和最小（WCSS, within-cluster sum of squares），i.e. 方差最小。

kmeans算法代码

kmeans算法代码摘要：1.K-means 算法简介2.K-means 算法的基本原理3.K-means 算法的代码实现4.K-means 算法的应用示例5.总结正文：一、K-means 算法简介K-means 算法是一种聚类算法，用于将一组数据分成K 个簇（cluster），使得每个数据点与其所属簇的中心点（均值）距离最小。

该算法是由J.MacQueen 在1967 年提出的，是数据挖掘和机器学习领域中常用的聚类方法之一。

二、K-means 算法的基本原理K-means 算法的基本原理可以概括为两个步骤：初始化中心点和迭代计算。

1.初始化中心点：在数据集中选择K 个数据点作为初始中心点，可以随机选择，也可以通过一定策略进行选择。

2.迭代计算：根据当前中心点，将数据集划分为K 个簇，每个数据点与其所属簇的中心点距离最小。

然后计算每个簇的中心点，并重复上述过程，直到中心点不再发生变化，聚类结果稳定。

三、K-means 算法的代码实现下面是一个简单的Python 实现，使用numpy 库进行计算：```pythonimport numpy as npdef kmeans(data, K, max_iters=100):# 初始化中心点centroids = data[np.random.choice(data.shape[0], K,replace=False)]for _ in range(max_iters):# 根据中心点划分簇labels = np.argmin(np.sum((data[:, np.newaxis] - centroids) ** 2, axis=2), axis=1)# 计算新的中心点new_centroids = np.array([data[labels == k].mean(axis=0) for k in range(K)])# 判断收敛条件，中心点变化小于1e-4 时停止迭代if np.linalg.norm(new_centroids - centroids) < 1e-4:breakcentroids = new_centroidsreturn centroids, labels# 示例数据data = np.random.rand(100, 2)# 进行K-means 聚类，K=2，最大迭代次数为100centroids, labels = kmeans(data, 2, max_iters=100)print("聚类结果：", labels)print("簇中心点：", centroids)```四、K-means 算法的应用示例K-means 算法广泛应用于数据挖掘、机器学习、图像处理等领域。

K-MEANS算法(K均值算法)

k-means 算法一．算法简介k -means 算法，也被称为k -平均或k -均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。

它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。

这一算法不适合处理离散型属性，但是对于连续型具有较好的聚类效果。

二．划分聚类方法对数据集进行聚类时包括如下三个要点：（1）选定某种距离作为数据样本间的相似性度量k-means 聚类算法不适合处理离散型属性，对连续型属性比较适合。

因此在计算数据样本之间的距离时，可以根据实际需要选择欧式距离、曼哈顿距离或者明考斯距离中的一种来作为算法的相似性度量，其中最常用的是欧式距离。

下面我给大家具体介绍一下欧式距离。

假设给定的数据集，X 中的样本用d 个描述属性A 1,A 2…A d 来表示，并且d 个描述属性都是连续型属性。

数据样本x i =(x i1,x i2,…x id ), x j =(x j1,x j2,…x jd )其中，x i1,x i2,…x id 和x j1,x j2,…x jd 分别是样本x i 和x j 对应d 个描述属性A 1,A 2,…A d 的具体取值。

样本xi 和xj 之间的相似度通常用它们之间的距离d(x i ,x j )来表示，距离越小，样本x i 和x j 越相似，差异度越小；距离越大，样本x i 和x j 越不相似，差异度越大。

欧式距离公式如下：（2）选择评价聚类性能的准则函数k-means 聚类算法使用误差平方和准则函数来评价聚类性能。

给定数据集X ，其中只包含描述属性，不包含类别属性。

假设X 包含k 个聚类子集X 1,X 2,…X K ；{}|1,2,...,m X x m total ==(),i j d x x =各个聚类子集中的样本数量分别为n 1，n 2,…,n k ;各个聚类子集的均值代表点（也称聚类中心）分别为m 1，m 2,…,m k 。

语义分割中的图像超像素算法研究

语义分割中的图像超像素算法研究概述：语义分割是计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是将图像中的每个像素分配给不同的语义类别。

图像超像素算法能够有效地将图像分割成具有语义关联的区域，进一步提高语义分割的准确性和效率。

本文将研究语义分割中的图像超像素算法，并探讨其在计算机视觉领域的应用前景。

1. 引言语义分割是图像分割的一种高级形式，其目标是将图像中的每个像素分配给不同的语义类别，如人、车、建筑物等。

然而，传统的图像分割方法存在一些问题，如过度分割、缺乏语义上下文等。

为了解决这些问题，图像超像素算法成为了一种有效的解决方案。

2. 图像超像素算法的原理图像超像素算法将图像分割成具有语义关联的区域，每个区域被称为超像素。

它基于图像中的颜色、纹理和边缘等特征将相邻像素组合在一起，形成具有语义一致性的区域。

常见的图像超像素算法包括SLIC、Felzenszwalb和Huttunen等。

3. SLIC算法SLIC算法是一种基于k-means聚类的图像超像素算法。

它将图像分割成具有较为均匀大小的超像素，同时保持超像素与语义区域的一致性。

SLIC算法采用了两个重要的策略：超像素初始种子的选择和超像素的紧凑性约束。

该算法的时间复杂度较低，并且在提高图像分割的准确性方面表现出色。

4. Felzenszwalb算法Felzenszwalb算法是一种基于图的聚类的图像超像素算法。

它使用图的分割和合并策略将像素组合成连通的区域，并且考虑了在颜色、纹理和边缘等方面的相似性。

该算法的主要优势在于能够处理复杂的图像背景和不规则的目标形状。

5. Huttunen算法Huttunen算法是一种基于支持向量机的图像超像素算法。

它使用支持向量机来学习图像中像素的语义关系，并根据学习到的模型将图像分割成具有语义一致性的超像素。

该算法在保持超像素边界清晰的同时，能够更好地捕捉图像中的语义信息。

6. 图像超像素算法的应用图像超像素算法在计算机视觉领域有着广泛的应用。

matlab kmeans聚类算法代码

一、引言在机器学习和数据分析中，聚类是一种常用的数据分析技术，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。

而k均值（k-means）聚类算法作为一种经典的聚类方法，被广泛应用于各种领域的数据分析和模式识别中。

本文将介绍matlab中k均值聚类算法的实现和代码编写。

二、k均值（k-means）聚类算法简介k均值聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它通过迭代的方式将数据集划分为k个簇，每个簇内的数据点与该簇的中心点的距离之和最小。

其基本思想是通过不断调整簇的中心点，使得簇内的数据点与中心点的距离最小化，从而实现数据的聚类分布。

三、matlab实现k均值聚类算法步骤在matlab中，实现k均值聚类算法的步骤如下：1. 初始化k个簇的中心点，可以随机选择数据集中的k个点作为初始中心点。

2. 根据每个数据点与各个簇中心点的距离，将数据点分配给距离最近的簇。

3. 根据每个簇的数据点重新计算该簇的中心点。

4. 重复步骤2和步骤3，直到簇的中心点不再发生变化或者达到预定的迭代次数。

在matlab中，可以通过以下代码实现k均值聚类算法：```matlab设置参数k = 3; 设置簇的个数max_iter = 100; 最大迭代次数初始化k个簇的中心点centroids = datasample(data, k, 'Replace', false);for iter = 1:max_iterStep 1: 计算每个数据点与簇中心点的距离distances = pdist2(data, centroids);Step 2: 分配数据点给距离最近的簇[~, cluster_idx] = min(distances, [], 2);Step 3: 重新计算每个簇的中心点for i = 1:kcentroids(i, :) = mean(data(cluster_idx == i, :)); endend得到最终的聚类结果cluster_result = cluster_idx;```四、代码解释上述代码实现了k均值聚类算法的基本步骤，其中包括了参数设置、簇中心点的初始化、迭代过程中的数据点分配和中心点更新。

K-Means聚类算法和人工鱼群算法应用于图像分割技术

ＣＨＵＸｉａｏ．Ｌｉ
（ＧｕａｎｇｄｏｎｇＡＩＢＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＣｏｌｌｅｇｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０５０７，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｌｌａｒｔｉｉｃｆｉａｌｉｓｆｈｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＫ－Ｍｅｎｓａｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｓｅｓｈｅｔ
ｉｎｉｔｉａｌｐＯｉｎｔｓｅｌｅｃｔｅｄｕｎｓｔａｂｌｅ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｃｅｓｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｈｅｔｆｕｓｉｏｎｏｆｔｗｏａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｔｈｅｔｅｓｔ
整定，短期负荷预测中，均有了较为深入的研究，且
取了一定的成果．
Ｋ－Ｍｅａｎｓ聚类算法及改进方法已在图像分割中得到了广泛的应用，该分割方法将图像作为一个图像特征向量几何，把图像分割任务转化成对数据集合的聚类任务【３】．ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法的初始点选择不稳定，是随机选
摘
要：提出一种基于Ｋ－Ｍｅａｎｓ聚类的人工鱼群算法，该算法利用人工鱼群算法鲁棒性较强且不易陷入局部最
优值的特点，动态的确定了聚类的数目和中心，解决了Ｋ．Ｍｅａｎｓ聚类初始点选择不稳定的缺陷，在此两种算法融合的基础上进行图像分割处理，经试验证明该算法效果理想．关键词：图像分割技术；Ｋ．Ｍｅａｎｓ聚类算法；人工鱼群算法

基于k-means与水平集超像素分割的图像显著性目标检测方法[发明专利]

专利名称：基于k-means与水平集超像素分割的图像显著性目标检测方法
专利类型：发明专利
发明人：金星,黄锦雕,王祥国,莫代力
申请号：CN201911036279.8
申请日：20191029
公开号：CN110866896A
公开日：
20200306
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于k‑means与水平集超像素分割的图像显著性目标检测方法，该方法使用水平集图像分割与k‑means聚类相结合的方法，将给定目标图像分割为多个具有相似特征的超像素区域，以抽象图像中不必要的细节，然后使用直方图加速的方法量化所有超像素内的颜色特征，减少颜色数量，提高计算效率，全局对比所有超像素区域在Lab色彩空间下的距离和平面空间的距离计算区域显著值，并结合背景先验和多尺度空间融合进一步优化检测效果。

对于后期的机器视觉处理具有重要的意义，而且其成本远低于后续的复杂图像处理。

申请人：中国地质大学(武汉)
地址：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
国籍：CN
代理机构：武汉知产时代知识产权代理有限公司
代理人：金慧君
更多信息请下载全文后查看。

matlab中的kmeans函数

matlab中的kmeans函数MATLAB是一个广泛使用的数学软件，其机器学习算法库完全支持k-means。

k-means 是聚类算法的基本形式之一，用于将数据集分成k个簇或组。

K-means算法的目标是最小化每个簇内数据点的方差或欧几里得距离。

MATLAB中的kmeans函数是一个实用的工具，可以帮助用户轻松实现k-means算法。

本文将从以下方面介绍MATLAB中的kmeans函数：函数基本结构、函数参数说明、算法流程和示例代码。

一。

函数基本结构：kmeans函数的基本结构如下：[idx, C] = kmeans (X, k)idx是一个列向量，指示数据点属于哪个簇，C是一个k x n矩阵，其中每行都是一个簇的质心。

二。

函数参数说明：kmeans函数的主要输入参数是数据集X和所需簇的数量k。

其他可用的选项还包括：Distance：指定所需距离度量的类型。

默认情况下，此选项设置为欧几里得距离。

Replicates：指定要运行的簇的数量。

kmeans函数默认运行一次，但是通过设置此选项可以运行任意数量的副本，并根据最小方差选择一个最佳结果。

此选项的值必须是正整数，建议设置为至少10。

Start：指定初始簇质心的算法。

默认情况下，此选项设置为“簇中心”方法，但也可以使用其他算法，例如随机初始化或指定初始质心。

Display：设置显示每次迭代时结果的详细程度。

默认情况下，此选项的值为'off'（不显示任何内容），但也可以设置为'true'（在MATLAB命令行窗口中显示迭代信息）或'final'（仅在计算完成时显示结果）。

三。

算法流程：下面是kmeans算法的流程：1. 设置k值（所需簇的数量），并选择每个簇的初始质心。

2. 循环以下步骤，直到满足停止标准：（a）将每个数据点分配到最近的质心。

（b）重新计算每个簇的质心。

（c）如果当前方案已经满足停止标准，则停止算法。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

he = imread('02.png'); % 读入图像
imshow(he), title('H&E image');
text(size(he,2),size(he,1)+15,...
'Image courtesy of Alan Partin, Johns Hopkins University', ...
'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');
cform = makecform('srgb2lab'); % 色彩空间转换
lab_he = applycform(he,cform);
ab = double(lab_he(:,:,2:3)); % 数据类型转换
nrows = size(ab,1); % 求矩阵尺寸
ncols = size(ab,2); % 求矩阵尺寸
ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); % 矩阵形状变换
nColors = 3;
% 重复聚类3次，以避免局部最小值
[cluster_idxcluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean', ... 'Replicates',3);
pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); % 矩阵形状改变
imshow(pixel_labels,[]); % 显示图像
title('image labeled by cluster index'); % 设置图像标题
segmented_images = cell(1,3); % 细胞型数组
rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); % 矩阵平铺
for k = 1:nColors
color = he;
color(rgb_label ~= k) = 0;
segmented_images{k} = color;
end
imshow(segmented_images{1}), % 显示处理后的图像
title('objects in cluster 1'); % 设置图像标题
imshow(segmented_images{2}), % 显示处理后的图像
title('objects in cluster 2'); % 设置图像标题
imshow(segmented_images{3}), % 显示处理后的图像
title('objects in cluster 3'); % 设置图像标题
mean_cluster_value = mean(cluster_center,2);
[tmp, idx] = sort(mean_cluster_value);
blue_cluster_num = idx(1);
L = lab_he(:,:,1);
blue_idx = find(pixel_labels == blue_cluster_num);
L_blue = L(blue_idx);
is_light_blue = im2bw(L_blue,graythresh(L_blue)); % 图像黑白转换nuclei_labels = repmat(uint8(0),[nrowsncols]); % 矩阵平铺
nuclei_labels(blue_idx(is_light_blue==false)) = 1;
nuclei_labels = repmat(nuclei_labels,[1 1 3]); % 矩阵平铺
blue_nuclei = he;
blue_nuclei(nuclei_labels ~= 1) = 0;
imshow(blue_nuclei), title('blue nuclei'); % 显示处理后的图像。