用于图像特征的K中心点聚类(k-mediods)

资 源 简 介

用于图像特征的K中心点聚类(k-mediods)

详 情 说 明

K中心点聚类（k-medoids）是一种稳健的聚类算法，特别适用于处理图像特征这类可能存在噪声和离群值的数据。与k-means不同，k-medoids选择实际数据点作为簇中心（medoids），而非计算均值，这使得它对异常值不敏感。

在图像特征聚类场景中，算法首先需要提取特征向量（如SIFT、HOG等）。Matlab实现时，核心步骤包括：1) 随机初始化k个medoids；2) 计算所有特征点到medoids的距离（常用欧式距离或曼哈顿距离）；3) 将每个点分配到最近的medoid形成簇；4) 遍历簇内非中心点，尝试替换当前medoid并计算代价变化；5) 选择能最大限度降低总代价的替换，迭代至收敛。

相比k-means，k-medoids虽然计算量更大，但对图像特征中的噪声鲁棒性更强。Matlab的矩阵运算能高效处理距离计算，而内置的优化函数（如pdist2）可加速迭代过程。实际应用中，常通过并行计算或距离矩阵预存储来提升性能。