HSV、CMY、NTSC、YCbCr 颜色空间不太适合根据人类解释的实用术语来描述颜色。 因此，必须将 RGB 热图像转换为 HIS 图像以获得更好的可见性，以识别面板中存在的缺陷。 并应用K-means聚类算法对图像进行分割并诊断PV面板中的缺陷 参考： Uma，J.，Muniraj，C.和Sathya，N.，“基于热图像测试和评估的光伏（PV）面板缺陷诊断”，《测试和评估杂志》， https：//doi.org/10.1520 /JTE20170653 。 ISSN 0090-3973。

c++实现c均值聚类 经典算法 模式识别专用

算法优缺点： 优点：容易实现 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型：数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。 1.首先我们需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好。另一种则是根据具体的需求确定，比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类（L,M,S）等 2.然后我们需要选择最初的聚类点（或者叫质心），这里的

c均值聚类算法matlab代码ISO标准 ISO-SPLIT是一种有效的聚类算法，可以处理中低维度的未知数量的单峰聚类，而无需任何用户可调整的参数。 它基于对单峰性的重复测试-使用等渗回归和改进的Hartigan dip测试-应用于假定的聚类对的一维投影。 它可以很好地处理密度和种群变化很大的非高斯聚类，并且在这种情况下，它的性能优于K均值变体，高斯混合模型和基于密度的方法。 该存储库包含具有MATLAB / MEX接口的C ++中高效的单线程实现。 它是由Jeremy Magland发明和编码的，并由SCDA / Flatiron Institute的Alex Barnett对该算法和测试做出了贡献。 （C）杰里米·马格兰（Jeremy Magland）2015-2018。 依赖关系和编译 目前，C ++和MATLAB代码在一起，并且是一个依赖项。 在MATLAB中，从存储库的根目录执行以下操作： cd matlab compile_mex_isosplit5 cd .. run_test 您应该得到一个显示三个正确聚类的点云的图。 用法 这是一个简单的均质各向同性高斯演示，在MAT

主要为大家详细介绍了Python机器学习算法之k均值聚类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

减法聚类与fcm融合的程序 利用强大的图像处理软件 matlab 实现的

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

matlab基于局部信息的模糊C均值聚类算法（FLICM）实现图像分割.md

高校学生画像构建算法研究，杨浩，刘会永，由于目前高校学生成个性化趋势发展，高校对学生情况的掌握具有单一片面性和迟滞性，因此构建能够全方面监控学生信息的画像系统是

采用K均值聚类算法将一组二维模式集分为3类、4类的MATLAB代码，并有2层神经元采用自组织映射（SOFM）对上述模式进行聚类，包含完整的程序，分类效果比较理想