自定义FMC算法图像分割源代码：myfcm函数详解

本文档提供了一个名为 "myfcm" 的函数，用于应用Fuzzy C-Means (FCM) 方法进行图像分割。Fuzzy C-Means 是一种基于模糊集合理论的聚类算法，特别适合处理图像中的像素分类问题，因为它允许像素点在多个类别之间有不同程度的隶属度。 该函数的核心功能包括以下几个步骤： 1. 函数输入检查：`myfcm` 函数接受图像数据（二维数组 `data`）和期望的簇的数量（`cluster_n`）作为参数。它首先检查输入参数的数量，确保是2或3个，否则会提示错误。函数还会根据输入参数的数量和类型来确定默认选项（如最大迭代次数、判别误差和个人设置）。 2. 初始化参数：函数计算数据集的维度，例如行数（`data_n`）和列数（`in_n`）。然后，根据提供的参数或默认值设置 FCM 参数 `expo`（代表指数m）、`max_iter`（最大迭代次数）、`min_impro`（判别误差的最小改善量）以及 `display`（是否在迭代过程中显示目标函数值）。 3. 初始化隶属度矩阵：通过调用 `myfcminit` 函数初始化隶属度矩阵 `U`，表示每个像素点与各个簇中心的关联程度。 4. 迭代过程：在 `max_iter` 次迭代中，调用 `myfcmstep` 函数进行单次迭代。每次迭代都会更新簇中心（`center`）和像素点的隶属度，并计算目标函数值 `obj_fcn`，存储在数组中。如果 `display` 设置为1，函数会在每次迭代后显示当前迭代次数和目标函数值。 5. 错误处理：函数还包含了对关键参数的验证，比如 `expo` 必须大于1，以确保算法的正确性。 这个源程序提供了实现 FCM 图像分割的基本工具，用户可以根据实际需求调整参数并应用于具体的图像数据上。理解并掌握这个函数有助于开发者深入理解和应用 FCM 方法在图像处理领域中的应用，如对象检测、图像分割和图像分析等任务。