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jgj030106

银虫 (正式写手)

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[求助] matlab中实现c-means聚合分类算法已有2人参与

如何在matlab中实现c-means聚合分类算法，最好给个源代码，必有重谢

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谋定而后动

1楼 2017-01-05 15:26:04

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wrfei01

银虫 (小有名气)

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【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
jgj030106: 金币+5, ★有帮助 2017-01-11 08:06:39

CodeForge的这个代码或许可以解答你的问题：http://www.codeforge.cn/article/289338

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2楼2017-01-09 21:37:50

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chenfeixue

新虫 (初入文坛)

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【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
jgj030106: 金币+10, ★★★很有帮助 2017-01-11 08:07:17

%%%%%%%%%%%%%%% FCM算法分割图像 %%%%%%%%%%%%%%
%matlab
function clusterResult = FCM(imagePath, C, V, M, iter, epsm)
% 模糊C均值(FCM)聚类算法分割图像
% clusterResult = FCM(imagePath, C, V, M, iter, epsm)
% Example: clusterResult =  FCM('E:\Image\lena.bmp')
%       clusterResult =  FCM('E:\Image\lena.bmp',3,[0 127 255])
% Input:
%    imagePath: 图像路径
%    C: 类别数，缺省值为2
%    V: 初始化聚类中心,缺省值为[0 255]
%    M: 加权指数,缺省值为2
%    iter: 迭代次数,缺省值为100
%    epsm: 迭代停止阈值,缺省值为1.0e-2
% Output:
%    clusterResult: 聚类中心结果
% Note:
%    C的值要与V的初始化聚类中心个数相同

% 设定缺省值
I= imread('1024.bmp');
if nargin < 6
epsm = 1.0e-2;
end

if nargin < 5
iter = 100;
end

if nargin < 4
M = 2;
end

if nargin < 3
[x,y,z]=impixel(I);

V(1)=z(1);
V(2)=z(2);
V(3)=z(3);
end

if nargin < 2
C = 3;
end

% 读入图像及其信息

figure, imshow(I);
title('原图像');
[row col] = size(I);
grayHist = imhist(I);
% figure, imhist(I);
% title('直方图');
histProb = grayHist / (row * col);
len = length(histProb);

% tic
% FCM迭代过程
cnt = 0;
while(cnt < iter)

% 计算隶属度函数(注意要特殊考虑某个像素点和聚类中心一样的情况)
for i = 1 : len
      flag = 0;
      for j = 1 : C
         if i == V(j)
            U(j, i) = 1.0;
            if j == 1
                  U(j + 1 : C, i) = 0.0;
            elseif j == 3
                  U(1 : C - 1, i) = 0.0;
            elseif j == 2
                  U(1 : j - 1, i) = 0.0;
                  U(j + 1 : C, i) = 0.0;
            end
            flag = 1;
            break;
         end
      end

      if flag == 0
         u = (1.0 ./ ((i - V) .^ 2)) .^ (1.0 / (M - 1));
         uSum = sum(u);
         U(1 : C, i) = u' / uSum;
      end
end
% 计算更新各类聚类中心
for j = 1 : C
      i = linspace(1, len, len);
      v = sum(histProb' .* i .* (U(j,

.^ M));
vSum = sum(histProb' .* (U(j,

.^ M));
      if vSum == 0
         clusterResult(j) = 0;
      else
         clusterResult(j) = v / vSum;
      end
end
% 计算误差并判断算法迭代是否停止
diff = sum((clusterResult - V) .^ 2);
if diff <= epsm
      break;
else
      V = clusterResult;
end
cnt = cnt + 1;
end
% toc

% 分割图像
for i = 1 : row
for j = 1 : col
      temp = (double(I(i, j)) - clusterResult) .^ 2;
      [fmin pos] = min(temp);
      I(i, j) = pos * 255 / C;
end
end
figure, imshow(uint8(I));
title('分类后的图像');
imshow(uint8(I),'Colormap',hsv(255));
%disp('迭代次数：iterTimes = ');
disp(cnt);
% end of FCM.m

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3楼2017-01-11 01:03:01

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