模糊c均值遥感图像聚类matlab,模糊C均值聚类(FCM)的MATLAB实现

以下是模糊C均值聚类(FCM)的MATLAB实现示例：

% 加载遥感图像数据
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为向量
X = reshape(img, [], 3);

% 设置聚类数目
k = 5;

% 设置模糊指数
m = 2;

% 初始化隶属度矩阵
U = rand(size(X, 1), k);
U = bsxfun(@rdivide, U, sum(U, 2));

% 迭代更新聚类中心和隶属度矩阵
while true
    % 计算聚类中心
    c = U' * X ./ sum(U)';
    
    % 计算隶属度矩阵
    U_old = U;
    d = pdist2(X, c);
    U = bsxfun(@rdivide, 1 ./ d .^ (2 / (m - 1)), sum(1 ./ d .^ (2 / (m - 1)), 2));
    
    % 判断是否收敛
    if norm(U - U_old) < 1e-5
        break;
    end
end

% 将像素点分配给聚类中心
[~, idx] = max(U, [], 2);

% 重新将聚类中心赋值给图像像素
img_new = reshape(c(idx, :), size(img));

% 显示聚类结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_new);
title(sprintf('FCM Clustering with k=%d and m=%d', k, m));

注意，此示例仅适用于RGB图像。如果您要处理其他类型的图像，需要进行相应的修改。