非监督分类matlab代码

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文件中.m文件是通过k-means算法对文件中的图像进行非监督分类,可直接运行!
非监督分类.zip
  • 非监督分类
  • multiSpectral.m
    848B
  • 12.tif
    229.1KB
内容介绍
% 首先利用PCA对其进行主成分变化 然后利用K-means方法对其进行分类 clc; clear all; close all; %读取影像 I=imread('12.tif'); subplot(121); imshow(I); %生成矩阵 I=double(I); [n1,n2,m]=size(I); %至0 P=zeros(n1,n2,m); %重新分配灰度值(三个波段等间隔分配0~255) for i=1:m P(:,:,i)=((I(:,:,i)-min(min(I(:,:,i))))/(max(max(I(:,:,i)))-min(min(I(:,:,i))))).*255; end %计算像素点总个数 n=n1*n2; %将Q的值重新分配成3波段 p=reshape(P,n,m); %进行主成分分析得到新的主元 [COEFF,SCORE,latent]=princomp(p); pcaData1=SCORE(:,1); %设定分的类别个数 k=5; %进行k-means聚类分析 [idxbest,Cbest,sumDbest,Dbest]=kmeans(pcaData1,k); n=length(idxbest); %的到新的聚类后在进行重排列 o=reshape(idxbest,n1,n2); %设置每一类的元素 cm=[255 0 0;128 128 128;0 255 0;0 0 255;0 64 64]; cpm=reshape(cm(o,:),n1,n2,3); subplot(122); imshow(cpm);
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