核函数的C均值聚类图像分割

资 源 简 介

核函数的C均值聚类图像分割

详 情 说 明

基于核函数的C均值聚类图像分割方法将传统C均值聚类算法与核技巧相结合，有效解决了线性不可分问题。该方法通过核函数将原始数据映射到高维特征空间，使得原本在低维空间中线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分。

在MATLAB实现中，首先需要选择合适的核函数，常用的包括高斯核、多项式核等。算法实现过程主要包含三个关键步骤： 数据预处理阶段：将图像像素值进行归一化处理，并转换为适合聚类的特征向量 核矩阵计算：根据选定的核函数计算样本间的相似度矩阵 聚类优化：在高维特征空间中执行C均值聚类迭代，直至收敛

与传统C均值聚类相比，核方法能够更好地捕捉图像中的非线性结构特征，特别适用于具有复杂纹理特征的图像分割任务。实验结果表明，该方法在边缘保持和区域一致性方面表现优异，分割效果明显优于传统线性方法。

实际应用中需要注意核参数的选择，如高斯核的带宽参数会直接影响分割效果。可以通过交叉验证等方式确定最优参数值。该算法计算复杂度相对较高，对大规模图像可能需要考虑优化实现方案。