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。