图像聚类
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MATLAB核模糊C均值图像聚类与可视化系统
本MATLAB项目实现基于核函数的模糊C均值图像聚类算法，提供GUI界面支持图像导入、参数设置和聚类分析。系统可实时显示分割结果、隶属度矩阵可视化及聚类性能指标，适用于图像分割研究与应用。 -
基于ISODATA算法的MATLAB图像自适应聚类分析系统
本项目实现基于ISODATA算法的图像自适应聚类分析，可自动提取图像特征并完成动态聚类。系统支持灵活的参数调整与结果可视化，适用于复杂图像数据的无监督分类研究。源码完整且注释清晰，便于二次开发。 -
基于LLE降维与FCM聚类的视频关键帧提取系统
该项目旨在通过非线性降维与聚类分析实现自动化的视频摘要。系统首先将输入的视频流分解为独立的帧序列，并将每一帧图像数据转化为高维特征向量。为了在保留视频帧之间局部几何结构的同时降低数据维度，核心算法采用局部线性嵌入（LLE）流形学习技术。LLE将原始高维视频数据映射到低维流形空间，使得内容相近的视频帧在低维空间中依然保持邻近，有效地解决了传统线性降维方法难以处理复杂非线性视频结构的问题。在低维特征空间内，系统运行模糊C均值（FCM）聚类算法，利用隶属度函数将具有相似视觉特征的帧汇聚为不同的类别，充分考虑了视
