聚类性能评估-图像互信息-matlab代码

以下是使用Matlab计算图像互信息的聚类性能评估代码：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转为灰度图
img_gray = rgb2gray(img);
% 对图像进行聚类，得到聚类结果label
label = kmeans(double(img_gray(:)), 2);
% 将聚类结果转换为图像
img_label = reshape(label, size(img_gray));
% 计算图像互信息
mi = mutualinfo(img_gray(:), img_label(:));
% 显示原始图像和聚类结果图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img_gray); title('Original image');
subplot(1,2,2); imshow(label2rgb(img_label)); title(['Clustered image, MI = ' num2str(mi)]);

其中，`kmeans`函数是用于进行聚类的函数，`mutualinfo`函数用于计算图像互信息。`label2rgb`函数可以将聚类结果转换为彩色图像。最后，显示原始图像和聚类结果图像，并在标题中显示图像互信息。

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FCM聚类性能评估-图像轮廓互信息分数-matlab代码

以下是使用 Matlab 计算 FCM 聚类图像轮廓互信息分数的示例代码：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 将图像转换为 double 类型
double_img = im2double(gray_img);

% 设置 FCM 聚类参数
cluster_num = 2;
max_iter = 100;
fuzziness = 2;

% 对图像进行 FCM 聚类
[centers, U] = fcm(double_img(:), cluster_num, [max_iter, fuzziness]);

% 将聚类结果转换为二值图像
bw_img = im2bw(reshape(U(1,:), size(gray_img)), graythresh(reshape(U(1,:), size(gray_img))));

% 计算图像轮廓
contour_img = bwperim(bw_img);

% 计算图像轮廓互信息分数
mi_score = mi(double_img(:), contour_img(:), centers, cluster_num);

function mi_score = mi(data, labels, centers, cluster_num)
    % 计算数据的熵
    data_entropy = entropy(data);
    % 计算标签的熵
    labels_entropy = entropy(labels);
    % 计算数据和标签的联合熵
    joint_entropy = entropy([data, labels]);
    % 计算条件熵
    cond_entropy = joint_entropy - labels_entropy;
    % 计算互信息
    mi_score = data_entropy + labels_entropy - cond_entropy;
    % 标准化互信息
    mi_score = mi_score / log2(cluster_num);
end

需要注意的是，`mi` 函数的输入参数中，`data` 表示数据，`labels` 表示标签，`centers` 表示聚类中心，`cluster_num` 表示聚类数量。而 `entropy` 函数用于计算熵，可使用 Matlab 自带的 `entropy` 函数或自行实现。

FCM聚类性能评估-图像轮廓分数-matlab代码

以下是基于matlab的FCM聚类性能评估-图像轮廓分数的代码示例：

% 读取图像数据
I = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图
I = rgb2gray(I);
% 对图像进行预处理
I = im2double(I);

% 设置聚类数目
k = 3;
% 进行模糊C均值聚类
[center,U,obj_fcn] = fcm(I(:), k);
% 将每个像素点划分到其所属的类别中
maxU = max(U);
index1 = find(U(1,:) == maxU);
index2 = find(U(2,:) == maxU);
index3 = find(U(3,:) == maxU);

% 计算每个类别的均值
mean1 = mean(I(index1));
mean2 = mean(I(index2));
mean3 = mean(I(index3));

% 计算每个类别的标准差
std1 = std(I(index1));
std2 = std(I(index2));
std3 = std(I(index3));

% 计算每个类别的轮廓系数
sc1 = (std1 - std2) / max([std1, std2]);
sc2 = (std1 - std3) / max([std1, std3]);
sc3 = (std2 - std3) / max([std2, std3]);

% 计算总体轮廓系数
SC = (sc1 + sc2 + sc3) / 3;

其中，`I`为输入的图像数据，`k`为聚类数目，`fcm`函数实现了模糊C均值聚类，`mean`和`std`函数分别计算每个类别的均值和标准差，最后通过计算每个类别的轮廓系数和总体轮廓系数来评估聚类性能。