Kmean图像聚类算法

%filename和k为参数，对应文件名和聚类类别数目
clc;
clear;
filename=‘flower.bmp‘;
fr=imread（filename）;
cform=makecform（‘srgb2lab‘）;
fl=applycform（frcform）; 
%以上读取并将彩色图像由RGB空间转换到Lab空间

[MNK]=size（fl）;
I=reshape（flM*NK）;       %转换图像为一系列矢量
fab=I（:2:3）;              %提取ab分量信息
%imshow（fr）;


k=3;                        %指定预计聚类数目
n=M*N;
x=double（fab）;              %对图像ab空间数据进行转换

ind = ceil（n*rand（1k））;    %随机选取聚类中心
nc = x（ind:）;              %nc记录初始聚类中心和重心
cid = zeros（n1）;
oldcid = ones（n1）;         %两个矩阵记录各点所属类别
nr = zeros（1k）;            %nr记录类别的点的数目
maxiter = 500;              %最大迭代次数
iter = 1;

%以下kmean聚类过程
while ~isequal（cidoldcid） & iter < maxiter       %聚类结束条件
    oldcid=cid;
    for i = 1:n        
        dist = sum（（repmat（x（i:）k1）-nc）.^22）; %欧式距离计算
        [mind] = min（dist）;