Question

我刚开始使用MATLAB。我应该做一个项目，其中图像必须使用k-means和ID3算法进行分类。

例如，考虑动物数据库。必须根据颜色和纹理等特征对图像进行分类。稍后可以通过输入动物的颜色，纹理和行为来检索这些图像。将检索具有指定特征的动物。如何使用MATLAB实现此项目？我能解释一下这个程序吗？

Answer 1

首先，尝试从图像及其相应的标签中提取特征。假设X表示来自所有图像的特征矩阵。因此，X的每一行表示每个样本的特征向量。

opts = statset('Display','final');

k = 2;
startPositions = [0.01 0.01 ; -0.01 -0.01];

[idx,ctrs] = kmeans(X,k,...
                    'Distance','city',...
                    'Options',opts,...
                    'Start',startPositions ...
                );

plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2),'r.','MarkerSize',12)
hold on
plot(X(idx==2,1),X(idx==2,2),'b.','MarkerSize',12)
plot(ctrs(:,1),ctrs(:,2),'kx',...
     'MarkerSize',12,'LineWidth',2)
plot(ctrs(:,1),ctrs(:,2),'ko',...
     'MarkerSize',12,'LineWidth',2)
legend('Cluster 1','Cluster 2','Centroids',...
       'Location','NW')

上面的代码来自Matlab文档。

现在，您拥有了所有示例及其相应的聚类，您可以根据某个距离度量轻松地将查询特征向量与聚类的中心进行比较，并将最接近的聚类作为结果。

如何使用k-means和ID3算法在matlab中对图像进行分类？

1 个答案: