FCM聚类性能评估-图像轮廓兰德指数-matlab代码
时间: 2023-10-06 17:10:23 浏览: 52
以下是使用图像轮廓兰德指数(Rand Index)评估FCM聚类性能的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取图像并转换为灰度图像
im = imread('image.png');
gray_im = rgb2gray(im);
% 将图像数据转换为向量
data = double(reshape(gray_im,[],1));
% FCM聚类
[centers, U] = fcm(data, 3);
% 将每个像素分配到最大隶属度的聚类中心
[~, labels] = max(U);
% 将标签重塑为图像形状
clustered_im = reshape(labels, size(gray_im));
% 计算图像轮廓兰德指数
ground_truth = imread('ground_truth.png');
gray_ground_truth = rgb2gray(ground_truth);
gt_labels = double(reshape(gray_ground_truth,[],1));
rand_index = rand_index(clustered_im(:), gt_labels(:));
disp(['Rand Index: ' num2str(rand_index)]);
```
在此示例中,我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后,我们使用FCM算法对图像进行聚类。我们将每个像素分配到其最大隶属度的聚类中心,并将标签重塑为图像形状。最后,我们计算图像轮廓兰德指数,以评估聚类性能。
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FCM聚类性能评估-图像兰德指数-matlab代码
以下是使用matlab计算FCM聚类的图像兰德指数的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 对图像进行归一化
norm_img = double(gray_img) / 255;
% 将图像拉伸到一维数组
data = norm_img(:);
% 设置聚类数目
c = 2;
% 运行FCM聚类算法
[center, U] = fcm(data, c);
% 将每个点分配到最近的聚类中心
[maxU, index] = max(U);
% 重新将一维数组转换为图像矩阵
index_img = reshape(index, size(gray_img));
% 读取真实标签图像
true_label_img = imread('true_label.jpg');
true_label_img = double(true_label_img) / 255;
true_label = true_label_img(:);
% 计算兰德指数
rand_index = rand_index(index, true_label, 'adjusted');
fprintf('兰德指数: %f\n', rand_index);
% 绘制聚类结果图像和真实标签图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(index_img);
title('聚类结果');
subplot(1, 2, 2);
imshow(true_label_img);
title('真实标签');
```
在上述代码中,我们使用了matlab自带的`fcm`函数实现FCM聚类,并使用了`rand_index`函数计算兰德指数。需要注意的是,在计算兰德指数之前,我们需要将聚类结果和真实标签转换为一维数组。最后,我们使用`imshow`函数绘制聚类结果和真实标签的图像。
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:
```matlab
% 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。