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搜索资源 - clustering segmentation
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针对目前传统的枸杞分级主要采用人工方法， 费时费力且效率不高的缺点， 提出了一种基于机器视觉技术对枸杞
进行自动分类的方法。 采用数字图像处理技术对枸杞图像进行了预处理、 分割 ， 从而提取枸杞的色泽、 大小及形状等特征
参数； 用 K-means 算法对特征进行聚类， 得到枸杞相应等级的基准； 根据聚类分析得到的基准采用最小距离分类器对枸杞
进行分级。 实验结果表明 ， 该方法能够准确快速地对不同色泽和大小的枸杞进行分类。-Traditional wolfberry sorting
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L-method in R statistical language. Implementation of the L-method algorithm for finding the best number of clusters in hierarchical clustering. Algorithm is described here:
Salvador, S. and Chan, P., 2004. Determining the number of clusters/seg
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kmeans算法用于图片处理，实现图像聚类分割-Kmeans algorithm used in image processing, the realization of image clustering segmentation
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强化版本文本挖掘流程，包含分词，分类聚类，分词结果评估等-Enhanced version of the text mining process, including word segmentation, classification clustering, segmentation results uation, etc.
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基于聚类的图像分割算法，可以将彩色图象聚类分割，然后选取适合目标进行保留，去除非目标背景，并且加入了形态学算法进行去噪处理。-Image segmentation algorithm based on clustering, clustering can be color image segmentation, and then the appropriate target retained unless the target to background, and joined the mor
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shijianbo Ncut image clustering-image segmentation
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将K-means聚类算法应用于图像的分割，留有较多的其他特征接口。-The K-means clustering algorithm is applied to image segmentation, leaving more other features of the interface.
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本程序为M文件，运行环境为matlab, 也可通过matlab转化为C++运行。实现功能：可实现医学图像的自动分割！-Fuzzy Clustering
Algorithm for Medical Image Segmentation
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图像分割包括：区域法、边界分割法、边界形成法。本例介绍的是像素聚类法（区域法）-Image segmentation include: regional method, boundary segmentation method, boundary forming method. This example describes the pixel clustering method (zone method)
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基于K均值聚类的彩色图像分割算法，最简单的聚类算法，可以看一下-K-means clustering segmentation algorithm based on the color image, the most simple clustering algorithm, can look
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本程序首先把图像由RGB空间转到HSI空间，然后利用彩色图像分割策略以及meanshift算法对图像进行分割最后加入边界合成。，实现数据的聚类分割。-The program first the image the RGB space to HSI space and then using color image segmentation strategy and meanshift image segmentation algorithm synthesis of the last to jo
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Segmentation with k means clustering and mean shift
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基于K-means聚类算法的图像分割 代码及实验测试结果-K-means clustering algorithm based on image segmentation code and some experimental results
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改进的图像分割算法：运用SLIC超像素分割和DBSCAN聚类算法相结合的方法实现图像分割-Image Segmentation using SLIC SuperPixels and DBSCAN Clustering
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该代码实现了k-means聚类算法对图像的分类处理，同时通过RMSE和准确性对比对技术的表现和准确度进行了测试-The code implements the k-means clustering algorithm to classify the image. At the same time, the performance and accuracy of the technique are tested by RMSE and accuracy comparison.
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This file belongs to semi supervised clustering
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K均值聚类算法图像分割，最传统的一种分割方法(K mean clustering segmentation)
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用kfcm算法实现数据的聚类和分类效果。(Kfcm algorithm is used to achieve data clustering and classification results.)
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均值漂移图像分割测试程序,使用meanshift算法对彩色图像进行聚类分割，效果很好，并且显示使用时间、RGB与LUV颜色空间的互相转换(Mean shift image segmentation test procedures, the use of meanshift algorithm for color images clustering segmentation, the effect is very good, and show the use of time, find the c
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Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation (UC Berkeley)
MATLAB/C++混编
Arbela?ez, P., Maire, M., Fowlkes, C., & Malik, J. (2011). Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
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