KFCM算法MATLAB实现

利用基于核函数的模糊均值聚类方法进行聚类分割图像。先求出隶属矩阵和聚类中心，通过高斯核函数计算样本点距离聚类中心的距离，若前后两次距离变化量小于某一阈值时算法终止，既得到聚类中心和隶属矩阵

    figure
    I=imread（‘2.bmp‘）;//自行更改图像名称
    subplot（121）;
    imshow（I）;
    title（‘原图像‘）;
    m=size（I1）;
n=size（I2）;
r=I（::1）;
g=I（::2）;
b=I（::3）;
r1=reshape（rm*n1）;
g1=reshape（gm*n1）;
b1=reshape（bm*n1）;
[center1uobj] = kfcmFun（double（r1）31502）;
[center2uobj] = kfcmFun（double（g1）31502）;
[center3uobj] = kfcmFun（double（b1）31502）;
img=uint8（zeros（size（I）））;
for i=1:m
    for j=1:n
        distance=abs（center1-double（I（ij1）））;
        k = find（distance == min（distance））;
        img（ij1）=center1（uint8（k（1）））;
    end
end
for i=1:m
    for j=1:n
        distance=abs（center2-double（I（ij2）））;
        k = find（distance == min（distance））;
        img（ij2）=center2（uint8（k（1）））;
    end
end
for i=1:m
    for j=1:n
        dis

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        1009  2015-04-19 19:28  KFCM算法MATLAB\KFCM.m
     文件        2048  2014-12-16 20:36  KFCM算法MATLAB\kfcmFun.m
     目录           0  2015-04-19 19:26  KFCM算法MATLAB\