//计算新的聚类中心，求均值 for(i=0;i<Bands*clsnumber;i=i+Bands) { for(j=0;j<Bands;j++) classp[i+j] =(double)sum[i+j]/num[i/Bands]; } //小于阈值，跳出循环 if(err<=(thresholdc/100)) break; } //进行图像的写入 g.Write(array,lHeight*lWidth); f.SeekToBegin(); //delete [] iGrayValue; delete [] array; delete [] classp; delete [] Distance; delete [] sum; delete [] num; for(i=0;i<Bands;i++) delete [] pData[i]; delete[] pData; for(i=0;i<Bands;i++) delete [] pDatak[i]; delete[] pDatak; f.Close(); g.Close(); AfxMessageBox("数据处理完毕!"); }

这段代码看起来像是一个图像聚类的过程，其中使用了K-means算法来对图像进行聚类。具体实现过程为：首先读入图像数据，然后随机选择K个像素点作为初始聚类中心，计算每个像素点到各个聚类中心的距离，将其归到距离最近的聚类中心所在的簇中，更新每个簇的聚类中心，重复以上过程直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。最后将聚类结果写入图像文件中。值得注意的是，这段代码中使用了一些C++的语法，如动态内存分配、指针访问等。

相关问题

void CBsqViewView::OnKmeans() { // TOD0:Add your comnand handler code here if(m_fileopen == false) { MessageBox("还没有打开任何图象文件!","Error",MB_ICONERROR); return; } CUnsupervised funsupervised; CString fileoutname; fileoutname="KMeansC"; CKmeans cs; cs.DoModal(); int t=cs.m_number; int n=cs.m_class; double h=cs.m_limit; //调用K均值函数 funsupervised.k_means(Width, Height, Bands,n,t,h,m_pathname,fileoutname); }

这是一个 MFC 应用程序中的一个命令处理程序，用于执行 K 均值聚类算法。

首先会检查是否打开了图像文件，如果没有打开，会显示一个错误消息框并返回。

然后创建一个未监督学习类 CUnsupervised 的对象 funsupervised，并设置输出文件名为 "KMeansC"。

接着创建一个 CKmeans 对话框，调用它的 DoModal() 函数以显示对话框并等待用户输入。获取对话框中的聚类数（n）、迭代次数（t）和收敛阈值（h）。

最后，调用 funsupervised 对象的 k_means 函数，对图像进行 K 均值聚类，将输出结果保存到指定的文件中。

如何用python代码写出高光谱非监督聚类在塑料分类中的应用

高光谱非监督聚类是一种常见的图像处理方法，可以用于塑料分类中。以下是一个简单的Python代码示例，用于高光谱非监督聚类的塑料分类应用：

import numpy as np
import spectral
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载高光谱数据
data = spectral.open_image('plastic.hdr').load()

# 处理数据形状以适应聚类算法
rows, cols, bands = data.shape
X = np.reshape(data, (rows * cols, bands))

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(X)
cluster_labels = np.reshape(kmeans.labels_, (rows, cols))

# 可视化聚类结果
spectral.imshow(classes=cluster_labels)

这个示例代码中，我们首先使用Spectral Python库加载高光谱图像数据。然后，我们将数据形状转换为适合聚类算法的形式，并使用K均值聚类算法进行聚类。最后，我们将聚类结果可视化。

请注意，这只是一个简单的示例，可以根据实际应用情况进行修改和优化。例如，您可以尝试使用其他聚类算法或优化聚类的超参数。