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使用MATLAB进行欧式聚类，并利用多种子点区域增长方法。

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简介：
通过实施欧式空间聚类算法，并利用多种子点区域增长策略，该方法能够处理二维或三维的点集（表示为 n*m 矩阵 Pts）。 该算法的关键参数包括：用于聚类的邻域半径 bandWidth，以及用于构建 K-D 树的邻域点数量 numNeighbours。此外，还设定了最大迭代次数 maxIterTimes。 最终输出结果为：每个输入点对应的类别编号，其维度为 n*1，其中 max(flag) 代表聚类过程所得到的类别总数。

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  • 基于MATLAB的欧式距离聚类及多种子点区域增长方法
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    本研究利用MATLAB平台，探讨了欧式距离在数据聚类中的应用，并创新性地结合多种子点区域增长策略，以优化图像分割和特征识别效果。 实现欧式空间聚类算法，并采用多种子点区域增长方法。 输入： - 二维或三维点 Pts（n*m 矩阵） - 聚类使用的邻域半径 bandWidth - 建立 KDTREE 使用的邻域点个数 numNeighbours - 最大迭代次数 maxIterTimes 输出： - 输入点对应的类别号，维数为 n*1。max(flag) 表示聚类得到的类别数量。
     
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    本研究运用K-means算法对图像进行高效自动化的区域划分，旨在为图像处理与分析提供一种快速准确的方法。通过设定合适的簇数，该技术能够有效识别并分离出具有相似特征的像素集合，适用于多种应用场景如目标检测和图像分割等。 点击main.m即可运行出结果，算法纯手打，没有利用任何工具箱，极具参考价值。
     
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    本项目利用MATLAB软件开发环境，专注于解析和处理红外相机特有的RAW格式图像数据。通过实施先进的聚类算法来优化图像质量，实现自动化的图像增强功能，为热成像分析提供更精确、清晰的视觉效果。 代码首先读取红外图像的raw文件，并通过图像旋转变换和镜像变换得到原始图像。接着进行分类聚类增强处理，最后以热力图的形式显示结果。
     
  • 06_利用K-means聚类算法进行图像区域分割.zip
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    本项目使用K-means聚类算法实现对图像的区域分割，通过设定合适的簇数目将图像自动划分为不同的区域，适用于图像处理和分析领域。 这是一个关于MATLAB的视频系列，围绕30个计算机视觉和机器学习的实际项目展开，非常适合用作课程作业或汇报。其中第6部分是基于K-means聚类算法进行图像分割的内容，适合本科或部分研究生课程设计，并涉及机器学习的相关知识。
     
  • 自动种子区域增长代码
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    本文探讨了种子点选取策略对区域生长图像分割技术的影响，分析了不同方法下目标边界提取的准确性和效率。 区域生长算法是一种常用的图像分割技术。在应用该算法的过程中，种子点的选择至关重要。正确的种子点可以显著提高分割效果和效率。选取种子点需要考虑其代表性和分布均匀性等因素，以确保能够覆盖整个感兴趣区域并减少噪声影响。
     
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  • 增强聚合聚类：利用强化学习进行聚类学习
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