Kはmatlabでのクラスタリングを意味します

Question

私はKを使って画像を分割するコードを見つけましたが、以下のコードでは最小値、最大値を見つけるために計算を使用しています。K平均私はこのコードを理解できませんでした。誰かが説明してください。

function [Centroid,new_cluster]=kmeans_algorithm(input_image,k) 
% k = 4; 
input_image=double(input_image); 
new_image=input_image; 
input_image=input_image(:); 
min_val=min(input_image); 
input_image=round(input_image-min_val+1); 
length_input_image=length(input_image); 
max_val=max(input_image)+1; 
hist_gram=zeros(1,max_val); 
hist_gram_count=zeros(1,max_val); 
for i=1:length_input_image 
    if(input_image(i)>0) 
     hist_gram(input_image(i))=hist_gram(input_image(i))+1; 
    end; 
end 
IDX=find(hist_gram); 
hist_length=length(IDX); 
Centroid=(1:k)*max_val/(k+1); 
while(true) 
    old_Centroid=Centroid; 
    for i=1:hist_length 
     new_val=abs(IDX(i)-Centroid); 
     hist_val=find(new_val==min(new_val)); 
     hist_gram_count(IDX(i))=hist_val(1); 
    end 
    for i=1:k, 
     loop_count=find(hist_gram_count==i); 
     Centroid(i)=sum(loop_count.*hist_gram(loop_count))/sum(hist_gram(loop_count)); 
    end 
    if(Centroid==old_Centroid) break;end; 
end 
length_input_image=size(new_image); 
new_cluster=zeros(length_input_image); 
for i=1:length_input_image(1), 
    for j=1:length_input_image(2), 
     new_val=abs(new_image(i,j)-Centroid); 
     loop_count=find(new_val==min(new_val)); 
     new_cluster(i,j)=loop_count(1); 
    end 
end 
Centroid=Centroid+min_val-1; 

特に上記のコードではinput_image(:)の目的は何ですか。グーグルでは行列のように言っていましたが、行列や配列であっても混乱しています。

Answer 1

表記(:)は、多次元ベクトルを列ベクトルに折りたたみます。

data = rand(10,4); 

size(data(:)) 
% 40 1 

あなたは全体多次元アレイ

min(data(:)); 

代わりの各次元に独立

min(min(data)); 

あなたが投稿したコードでに正常な機能を適用することができます彼らはminのような関数を適用しやすくするために、列ベクトルにinput_imageを倒す、max、およびlength。

更新

あなたが投稿したコードは、実際にk平均クラスタリングを実行しません。画像内のすべての値のヒストグラムを作成するだけです。ヒストグラムに使用するビンの数を決定するには、minとmaxを使用します。