MATLAB实现的改进K均值聚类自然图像智能分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用改进的K均值聚类算法，自动提取自然图像的颜色、纹理及空间特征，通过优化聚类中心初始化与动态距离度量，实现高效的图像智能分类。

详 情 说 明

基于K均值聚类的自然图像色彩与纹理特征智能分类系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的K均值聚类算法，专门针对自然图像进行智能特征聚类分析。系统能够自动提取图像的颜色分布、纹理特征和空间信息，通过优化的聚类中心初始化策略和动态距离度量方法，实现对自然图像的高效分类。该系统支持可视化聚类结果展示和聚类质量评估指标计算，为图像分析和模式识别研究提供有力工具。

功能特性

• 改进的聚类算法：采用K-means++中心初始化策略，避免传统K均值算法对初始中心敏感的缺陷
• 多特征融合技术：结合颜色直方图、纹理特征和LBP算子，全面描述图像特性
• 自适应聚类数确定：集成肘部法则和轮廓系数分析，自动确定最优聚类数量
• 灵活的参数配置：支持预设聚类数量、最大迭代次数、收敛阈值等参数调整
• 多颜色空间支持：可配置RGB、HSV、Lab等多种颜色空间特征提取
• 全面的结果输出：提供聚类标签、聚类中心、可视化结果和质量评估报告

使用方法

输入要求

1. 图像数据集：支持JPG、PNG等常见格式的自然图像文件
2. 参数配置：可设置聚类数量K值（支持自动确定）、最大迭代次数、收敛阈值
3. 特征选择：可配置颜色空间类型（RGB/HSV/Lab）和纹理特征权重

输出内容

1. 聚类标签矩阵：每幅图像对应的聚类类别编号
2. 聚类中心特征：每个聚类中心的特征向量表示
3. 可视化结果：聚类效果二维投影图、各类别代表性图像展示
4. 质量评估报告：包含聚类内距、轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像数据的读取与预处理、多维度特征的综合提取、改进聚类算法的执行与优化、聚类结果的自动评估与分析，以及最终结果的可视化展示与报告生成。该文件整合了项目的全部关键流程，为用户提供一站式的图像聚类分析解决方案。