【图像压缩】基于Kmean实现图像压缩附matlab代码

1 简介

Kmeans算法的工作过程如下： 首先从n个数据对象任意选择K个对象 作为初始聚类中心，而对所剩下的其 他对象，则根据他们与这些聚类中心 的相似度，分别将他们分配给与其最 相似的聚类。然后，再计算每个所获 新聚类中心，不断重复这一过程直到 标准测度函数开始收敛为止。一般都 采用均方差作为标准测度函数，具体 定义如下：

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2 部分代码

function idx = findClosestCentroids(X, centroids)
% findClosestCentroids computes the closest centroid for each point based
% on the Euclidean distance between the point and the centroid
% Initialize variables
K = size(centroids, 1);
idx = zeros(size(X,1), 1); % returns index of closest centroid
for i=1:size(X,1)
temp = X(i,:);
[~,idx(i,1)] = min(sum(((bsxfun(@minus,temp,centroids)).^2),2));
end

3 仿真结果

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4 参考文献

[1]王梦珍, 刘立, 王建,等. 基于Kmean和ELM的乳腺肿块检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(12):171-175.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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