AP聚类法图像分割测试

资 源 简 介

AP聚类法图像分割测试

详 情 说 明

AP聚类法（Affinity Propagation Clustering）是一种基于数据点间相似度传递的聚类算法，最初于2008年发表在《科学》杂志上。相较于传统的K-means等聚类方法，AP聚类无需预先指定聚类数量，而是通过数据点之间的“消息传递”自主确定最佳聚类中心。

在图像分割领域，AP聚类因其自适应性强、对噪声和异常值鲁棒性好等特点，被广泛应用于像素或特征点的分组任务。Matlab环境下的实现通常包括以下步骤：

相似度矩阵构建：计算图像像素或区域间的相似度，通常基于颜色、纹理或空间距离等特征。 偏好参数设置：通过调整“偏好值”控制聚类中心的密度，影响最终分割区域的粒度。 消息传递迭代：算法通过两类消息（吸引度和归属度）的迭代更新，逐步收敛至稳定的聚类结果。

AP聚类的优势在于其自动化程度高，但计算复杂度可能较高，适合对分割精度要求严格的场景。需注意Matlab版本兼容性（如示例中的7.0环境）及参数调优对结果的影响。