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K-means, mean-shift和归一化分割

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更新8月27日

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这段代码实现了“k-means”“mean-shift”和“normalize -cut”分割之间的比较
测试方法有:
Kmeans只使用(颜色)分割
Kmeans分割使用(颜色+空间)
只使用(颜色)Mean Shift分割
Mean Shift分割使用(颜色+空间)
标准化切割(固有地使用空间数据)
kmeans参数为“K”，即集群编号
meanshift参数为“bw”，即Mean Shift Bandwidth
ncut参数为“SI”颜色相似度，“SX”空间相似度，“r”空间阈值(距离小于r个像素)，“sNcut”保持分区的最小ncut值(阈值)，“sArea”可接受作为段的最小面积(阈值)

“Naotoshi Seo”的一个实现，做了一点修改，用于“归一化切割”分割，可在线访问:http://note.sonots.com/SciSoftware/NcutImageSegmentation.html”。它在选择参数时很敏感。
“Bryan Feldman”的实现用于“mean-shift聚类”

引用作为

Alireza(2023)。K-means, mean-shift和归一化分割(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/52698-k-means-mean-shift-and-normalized-cut-segmentation)， MATLAB中央文件交换。检索．

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