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Texture-Segmen-ta-t-ion-withWavelet
- 为了提高纹理图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率, 提出了一种基于小波变换的利 用特征加权来进行纹理分割的方法. 该方法包括特征提取、预分割和后分割 3 个阶段, 其中, 特征提取在金字塔结 构小波变换的基础上进行 预分割利用均值聚类算法来对原始图象进行初步的分割 后分割则根据预分割的结果 对特征进行加权, 然后利用最小距离分类器来实现图象的最后分割. 与传统的方法相比, 该方法在分割错误率、边 缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善-To imp rove t
kmeans_report
- 数据挖掘kmeans图像聚类实验报告 用 VC 或 Java 实现 k-means 聚类算法, 分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件,用图片(自己选择)作为数据集,比较运行时间(画出时间与像素点的关系曲线图,因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验) 提交实验报告与源代码。 -Data mining to achieve the k-means clustering algorithm the kmeans image clustering experiment report wit
clusterMATLAB
- 利用Matlab和SPSS软件实现聚类分析 运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法,通过自己编程实现聚类算法,在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。-Matlab and SPSS software to achieve some basic matrix calculation method in the use of cluster analysis in Matlab, through their own programming clustering algorithm only d