K均值

资 源 简 介

K均值

详 情 说 明

K均值算法是一种经典的无监督学习算法，常用于数据聚类任务。在MATLAB中实现K均值对MRI脑肿瘤图像进行分类，主要依赖其内置的kmeans函数进行像素级特征划分。

算法核心流程分为三步：首先从图像中提取像素强度等特征向量作为输入数据；然后随机初始化K个质心，通过迭代计算每个点到质心的欧氏距离并重新分配聚类标签；最后当质心不再显著变化时停止迭代，得到稳定的肿瘤区域划分。

针对MRI这类医学图像，需注意预处理（如去噪/标准化）以提高聚类质量。由于肿瘤区域通常表现为强度异常，K均值能有效分离正常组织与病变区域。实际应用中可能需要调整K值（如2-4类）或结合形态学后处理来优化分割边界。该方法的优势在于实现简单，但对初始质心敏感且需人工指定类别数。