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MATLAB实现的改进K均值聚类自然图像智能分类系统
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB开发，采用改进的K均值聚类算法，自动提取自然图像的颜色、纹理及空间特征，通过优化聚类中心初始化与动态距离度量，实现高效的图像智能分类。
详 情 说 明
基于K均值聚类的自然图像色彩与纹理特征智能分类系统
项目介绍
本项目实现了一种改进的K均值聚类算法，专门针对自然图像进行智能特征聚类分析。系统能够自动提取图像的颜色分布、纹理特征和空间信息，通过优化的聚类中心初始化策略和动态距离度量方法，实现对自然图像的高效分类。该系统支持可视化聚类结果展示和聚类质量评估指标计算，为图像分析和模式识别研究提供有力工具。
功能特性
- 改进的聚类算法：采用K-means++中心初始化策略，避免传统K均值算法对初始中心敏感的缺陷
- 多特征融合技术：结合颜色直方图、纹理特征和LBP算子，全面描述图像特性
- 自适应聚类数确定：集成肘部法则和轮廓系数分析，自动确定最优聚类数量
- 灵活的参数配置：支持预设聚类数量、最大迭代次数、收敛阈值等参数调整
- 多颜色空间支持：可配置RGB、HSV、Lab等多种颜色空间特征提取
- 全面的结果输出：提供聚类标签、聚类中心、可视化结果和质量评估报告
使用方法
输入要求
- 图像数据集：支持JPG、PNG等常见格式的自然图像文件
- 参数配置：可设置聚类数量K值（支持自动确定）、最大迭代次数、收敛阈值
- 特征选择：可配置颜色空间类型（RGB/HSV/Lab）和纹理特征权重
输出内容
- 聚类标签矩阵：每幅图像对应的聚类类别编号
- 聚类中心特征：每个聚类中心的特征向量表示
- 可视化结果：聚类效果二维投影图、各类别代表性图像展示
- 质量评估报告：包含聚类内距、轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等评估指标
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox
- Statistics and Machine Learning Toolbox
- 推荐内存：8GB以上
- 磁盘空间：至少1GB可用空间
文件说明
主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像数据的读取与预处理、多维度特征的综合提取、改进聚类算法的执行与优化、聚类结果的自动评估与分析，以及最终结果的可视化展示与报告生成。该文件整合了项目的全部关键流程，为用户提供一站式的图像聚类分析解决方案。
