k-均值 matlab 程序代码

资 源 简 介

k-均值 matlab 程序代码

详 情 说 明

K-均值聚类是一种经典的机器学习算法，可用于图像处理任务，如灰度分割。在MATLAB环境下，该算法的实现通常依赖于内置函数或自定义脚本。

针对两种性能评定方法：

(a) 图像灰度分割：通过设置两个强度阈值，将K设为3进行聚类。K-均值会将像素强度分为三类，形成明显的灰度层级划分。这种方法适用于对比度明显的图像，但可能因初始中心点选择不同而产生微小结果差异。

(b) 更复杂的图像分割：可能需要结合空间信息（如像素坐标）与颜色/强度特征。此时K-均值会同时考虑特征相似性和位置邻近性，分割结果更符合物体边界，但计算复杂度更高。

性能评定通常通过轮廓系数或类内距离方差来衡量聚类紧密度，对于图像分割还可采用人工标注对比（如Dice系数）。MATLAB的Image Processing Toolbox提供相关评估工具函数。

两种方法的选择取决于图像特性——纯灰度图像用方法(a)更高效，而复杂场景需采用方法(b)的扩展实现。实际应用中常通过交叉验证确定最佳K值。