matlab中kmeans函数的示例代码
时间: 2023-09-28 21:12:59 浏览: 51
下是一个使用MATLAB中kmeans函数进行图像分割的示例代码:
```matlab
I = imread('example.jpg'); % 读取图像
I = im2double(I); % 将图像转换为双精度类型
[m, n, ~] = size(I); % 获取图像大小
% 将图像转换为一维向量
X = reshape(I, m*n, 3);
% 调用kmeans函数进行图像分割
K = 2; % 分成两类
[idx, ~] = kmeans(X, K);
% 将分割结果转换为图像
I_seg = reshape(idx, m, n);
imshow(I_seg);
```
上述代码中,我们首先读取了一张图像,将其转换为双精度类型,并获取其大小。接着,将图像转换为一维向量,再调用kmeans函数进行图像分割,分成两类。最后,将分割结果转换为图像并显示出来。
需要注意的是,kmeans函数的第二个返回值可以用来获取每一类的中心点,可以用于后续的图像处理。
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matlab中kmeans函数算法代码
以下是 MATLAB 中使用 kmeans 函数实现 k-means 算法的代码示例:
```matlab
% 生成示例数据
data = rand(100, 2);
% 设置聚类数
k = 3;
% 使用 kmeans 函数进行聚类
[idx, C] = kmeans(data, k);
% 可视化聚类结果
scatter(data(:,1), data(:,2), [], idx, 'filled');
hold on;
scatter(C(:,1), C(:,2), 100, 'k', 'filled');
```
上述代码中,首先生成了一个大小为 (100, 2) 的随机数据矩阵,然后通过调用 kmeans 函数进行聚类,聚类数为 3。kmeans 函数会返回每个样本所属的聚类编号 idx 以及聚类中心坐标矩阵 C。最后,使用 scatter 函数可视化聚类结果,其中每个样本的颜色表示其所属的聚类编号,黑色圆点表示聚类中心。
matlab自带kmeans函数
MATLAB中确实有自带的kmeans函数,可以用于实现k-Means算法。下面是一个使用MATLAB自带的kmeans函数进行k-Means聚类的示例代码:
```matlab
% 准备数据
x = [1, 2, 3; 2, 3, 4; 2, 3, 2; 5, 6, 7; 6, 7, 8; 5, 6, 5];
% 聚类数量
k = 2;
% 运行k-Means算法
[idx, C] = kmeans(x, k);
% 可视化聚类结果
scatter(x(:, 1), x(:, 2), [], idx, 'filled');
hold on;
scatter(C(:, 1), C(:, 2), 100, [1, 2], 'filled', 'MarkerEdgeColor', 'k', 'LineWidth', 1.5);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
```
这段代码首先准备了一个数据矩阵x,然后指定了聚类数量k。接下来,使用kmeans函数运行k-Means算法,返回每个样本所属的聚类索引idx和聚类中心C。最后,使用scatter函数将数据点按照聚类结果进行可视化,并在图中标出聚类中心。