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KMEANS(matlab)
- Matlab环境下的k-means聚类算法，实现图像分割，很快阿！-K-means Clustering arithmetic based on Matlab platform.It s fast for Image-Division!
kmeans
- 数据挖掘kmeans图像聚类实验代码 用 VC 或 Java 实现 k-means 聚类算法， 分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验） 提交实验报告与源代码。-VC or Java k-means clustering algorithm, were no longer change the number of iterations and the allocation
kmeans_report
- 数据挖掘kmeans图像聚类实验,用 VC 或 Java 实现 k-means 聚类算法， 分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验） 提交实验报告与源代码-Data mining kmeans image clustering experiments, using VC or Java implementation of k-means clustering algorith
kmeans_report
- 数据挖掘kmeans图像聚类实验,用 VC实现 k-means 聚类算法， 分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验）,提交实验报告与源代码-Kmeans image clustering data mining experiments with VC k-means clustering algorithm, respectively, the number of itera
testCV
- 叶子图像识别，运用纹理分析，共生矩阵。自行实现kmeans方法-Leaf image recognition, the use of texture analysis, co-occurrence matrix
kmeans_report
- 数据挖掘kmeans图像聚类实验,用VC实现 k-means 聚类算法-Kmeans image clustering data mining experiments with VC k-means clustering algorithm
kmeans(cp2Bp2B)
- kmeans聚类算法实现图像分割， 基于K-MEAN的图像分割,方便实用，对于图像处理的研究生很有参考价值的！-kmeans clustering algorithm for image segmentation, image segmentation based on K-MEAN, convenient and practical, for image processing graduate of great reference value!
kmeans-snake-hough
- kmeans、snake、hough三种算法的c++代码，其中，kmeans进行分类，snake进行图像套索，hough进行找圆、直线等功能-kmeans, snake, hough three algorithms c++ code, which, kmeans classify, snake image lasso, hough were looking for circles, lines, and other functions
kmeans
- kmeans图像分割，可以很好地分割图像，并有效的显示出前景-kmeans image segmentation, image segmentation can be well and effectively exhibited prospects
llc
- kmeans用于图像分类，在LLC方法中-using kmeans for image classification in LLC
利用k均值进行图像分割
- 利用MATLAB实现基于kmeans的图像分割技术(Implementation of image segmentation technology based on kmeans using MATLAB)
claasifyKmeans
- 利用Kmeans对高光谱图像分类,很好的程序(hyperspectral image classification using kmeans method)