基于matlab的图像压缩编码算法设计与实现,kmeans图像分割matlab代码

　　Kmeans算法的工作过程简单介绍如下：首先从N个数据对象中随机选取K个对象作为初始聚类中心，剩余的对象根据与这些聚类中心的相似度被分配到最相似的聚类中。然后，计算每个新的聚类中心，并且重复该过程，直到标准测量函数开始收敛。通常，均方差用作标准测量函数，其定义如下：

　　编辑

　　部分代码函数idx=findclosestcentroids (x，centroids)

　　% findClosestCentroids计算每个点的最近质心，基于

　　点和质心之间的欧几里德距离的%

　　%初始化变量

　　K=大小(质心，1)；

　　idx=zeros(size(X，1)，1)；%返回最近质心的索引

　　对于i=1:size(X，1)

　　temp=X(i，)；

　　[~，idx(i，1)]=min(sum((bsx fun(@ MINUS，temp，centroids))。^2),2));

　　End3模拟结果

　　编辑

　　4参考文献[1]王，刘莉，王健，等.基于Kmean和ELM的乳腺肿块检测方法[J].计算机工程与应用，2015，51(12):171-175。

　　博主：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。

　　原创作品来自matlab研究助手，

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。