基本信息
文件名称:数据分析:聚类分析:图像聚类与模式识别.docx
文件大小:34.18 KB
总页数:23 页
更新时间:2025-08-24
总字数:约2万字
文档摘要
PAGE1
PAGE1
数据分析:聚类分析:图像聚类与模式识别
1引言
1.1聚类分析在图像处理中的应用
聚类分析是数据挖掘和机器学习中的一种无监督学习方法,用于将数据集中的对象分组到不同的类或簇中,使得同一簇内的对象彼此相似,而不同簇的对象彼此相异。在图像处理领域,聚类分析被广泛应用于图像分割、图像分类、特征提取和模式识别等任务中,能够帮助我们从海量图像数据中发现潜在的结构和模式。
1.1.1图像聚类的原理
图像聚类通常基于图像的像素特征进行,这些特征可以是颜色、纹理、形状或空间位置等。聚类算法通过计算像素特征之间的相似度或距离,将具有相似特征的像素归为同一簇,从而实现