基于内容的图像检索技术： 1、基于颜色的图像检索：用的是二分K-means算法实现的 2、基于纹理的图像检索：用的是灰度共生矩阵实现的 3、基于形状的图像检索：用的是形状不变矩法实现的 语言：python 工具：VS code 数据库：没用数据库，图像特征值直接放在txt文件里 图像来源：Corel 图像库中 2 000 幅图像（资源里放在image.orig文件夹里） 该项目可以直接使用！

程序为python写的k-means算法，以及测试用的数据，将程序与数据放在同一个目录下，即可运行

用matlab编写的基于K-means图像分割，可直接运行.m文件。

k-means离群点剔除法：主要运用聚类均值方法剔除数据中的离群点，增强模型预测的精度等，本文为matlab代码

k-means代码

路标识别与提取（采用聚类方法）（C-means）（K-means）能对路边进行有效识别和提取，采用MATLAB 语言编写。

各种聚类程序，包括生成聚类树、k-means，模糊k-means等，中文注解

数字图像处理的k-means算法实现，能够完全把图像分割为k个聚点，进而把图片分为k中不同的颜色，比如：k=2，图像包含两种颜色（黑，白）；k=3，图像包含两种颜色（黑白灰），等等。随着k值越大，图像越来越靠近原图色彩。

运用K-means算法进行图像分割, K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的 公式 公式 影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已经收敛。 算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2~3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束 具体如下: 输入:k, data[n]; (1) 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]; (2) 对于data[0]….data[n]，分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i; (3) 对于所有标记为i点，重新计算c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数; (4) 重复(2)(3)，直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。 折叠工作原理 K-MEANS算法的工作原理及流程 K-MEANS算法 输入:聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。 输出:满足方差最小标准的k个聚类。

k-means测试数据