聚类分析模式识别Word文档格式.doc
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2、分别计算每个样本到各聚类中心的距离,按照最小距离原则,将全部样本分配到K个聚类中;
3、利用下式计算重新分类后的各聚类中心
j=(1,2,3)
4、比较新的聚类中心和旧的聚类中心之间的距离,如果它们的距离小于等于0.01,则认为两聚类中心相等,跳出迭代,否则转2,进行迭代,直至达到最大迭代数;
5、分类结束,将所有样本分成K类,各类值都与其对应聚类中心值相等。
画出图像,算法结束。
四、实验结果
最后的聚类中心和一共迭代次数为:
五、附录
closeall;
clearall;
clc;
%读取图像
f=imread('
D:
\model.bmp'
);
figure;
imshow(f);
title('
未聚类前图像'
)
S=size(f);
%得到图像矩阵,发现它是247*203*3矩阵
hd=double(f);
r=hd(:
:
1);
%把三原色分开,红
g=hd(:
2);
%绿
b=hd(:
3);
%蓝
%任选K个初始聚类中心
z(1,:
)=[r(50,40),g(50,40),b(50,40)];
z(2,:
)=[r(200,40),g(200,40),b(200,40)];
z(3,:
)=[r(50,160),g(50,160),b(50,160)];
z(4,:
)=[r(200,160),g(200,160),b(200,160)];
z(5,:
)=[r(120,100),g(120,100),b(120,100)];
%按最小距离原则,将全部样本分配到K个聚类中
form=1:
100%最大失代次数
%x1=[];
x2=[];
x3=[];
x4=[];
x5=[];
zz=zeros(5,3);
k=zeros(5,1);
forrr=1:
S(1,1);
forll=1:
S(1,2);
%计算样本到各聚类中心的距离
fornn=1:
5
dt(nn,1)=([hd(rr,ll,1),hd(rr,ll,2),hd(rr,ll,3)]-z(nn,:
))*([hd(rr,ll,1),hd(rr,ll,2),hd(rr,ll,3)]-z(nn,:
))'
;
end
[yy,xx]=min(dt);
%得到样本距离其中一个中心距离最小
k(xx,1)=k(xx,1)+1;
zz(xx,:
)=zz(xx,:
)+[r(rr,ll),g(rr,ll),b(rr,ll)];
zb(xx,k(xx,:
),:
)=[rr,ll];
%标记坐标号
end
forn=1:
zt(n,:
)=zz(n,:
)/k(n,1);
%重新计算各聚类中心
dz(n)=sqrt((zt(n,:
)-z(n,:
))*(zt(n,:
%计算新旧聚类中心的距离
z(n,:
)=zt(n,:
%聚类中心更新
ifmax(dz)<
=0.01%如果新老聚类中心的距离<
=0.01则认为相等
break;
end
end
%所有样本的值都与其聚类中心的值相等
forn=1:
k(1,1)
hd(zb(1,n,1),zb(1,n,2),1)=z(1,1);
hd(zb(1,n,1),zb(1,n,2),2)=z(1,2);
hd(zb(1,n,1),zb(1,n,2),3)=z(1,3);
k(2,1)
hd(zb(2,n,1),zb(2,n,2),1)=z(2,1);
hd(zb(2,n,1),zb(2,n,2),2)=z(2,2);
hd(zb(2,n,1),zb(2,n,2),3)=z(2,3);
k(3,1)
hd(zb(3,n,1),zb(3,n,2),1)=z(3,1);
hd(zb(3,n,1),zb(3,n,2),2)=z(3,2);
hd(zb(3,n,1),zb(3,n,2),3)=z(3,3);
k(4,1)
hd(zb(4,n,1),zb(4,n,2),1)=z(4,1);
hd(zb(4,n,1),zb(4,n,2),2)=z(4,2);
hd(zb(4,n,1),zb(4,n,2),3)=z(4,3);
k(5,1)
hd(zb(5,n,1),zb(5,n,2),1)=z(5,1);
hd(zb(5,n,1),zb(5,n,2),2)=z(5,2);
hd(zb(5,n,1),zb(5,n,2),3)=z(5,3);
fn=uint8(hd);
imshow(fn);
K均值聚类后的图像'
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