在matlab中预先处理k-means之前的图像

Question

我遇到了实现K-means的问题，如何将第一个参数安排到kmeans，假设这是kmeans ..

[cidx center] = kmeans(F, 3, 'distance','sqEuclidean','Replicates',5); 

如何以适当的格式获得F， 如果size（F）== [d，n]，其中＆＃39; d是每个n变量的一组数据点。如何获得这样的F？

这些是什么＆＃39; d＆＃39; （数据点）和＆＃39; n＆＃39; （变量）。

如何将普通灰度图像转换为此格式。

输出 center 是3 * n矩阵（3是簇数，＆n;＆＃39; n＆＃39;是变量数）。结果如何与变量相关，有哪些变量？

我能够理解第一个输出 cidx ，每个数据点的集群索引（每个数据点，属于哪个集群第1或第2或第3，我是对吗？）

帮我解决一下。

Answer 1

我认为你的问题不是F的大小，而是类型。 kmeans需要一个双倍。试试这一行，它适用于我的MATLAB

[cidx center] = kmeans(double(F), 3, 'distance','sqEuclidean','Replicates',5);