kmeans聚类，无需标签，无监督学习

方法：kmeans聚类，无需标签，无监督学习
步骤：

• （注:matlab中内置有kmeans函数，可以不用定义）先将定义好的kmeans函数保存为.m文件，文件名设置为kmeans,之后可直接在语句命令行中调用。

function [C, label, J] = kmeans(I, k)
[m, n, p] = size(I);
X = reshape(double(I), m*n, p);
rng('default');
C = X(randperm(m*n, k), :);
J_prev = inf; iter = 0; J = []; tol = 1e-2;
while true,iter = iter + 1;dist = sum(X.^2, 2)*ones(1, k) + (sum(C.^2, 2)*ones(1, m*n))' - 2*X*C';[~, label] = min(dist, [], 2) ;for i = 1:k,C(i, :) = mean(X(label == i , :));endJ_cur = sum(sum((X - C(label, :)).^2, 2));J = [J, J_cur];display(sprintf('#iteration: %03d, objective fcn: %f', iter, J_cur));if norm(J_cur-J_prev, 'fro') < tol,break;endJ_prev = J_cur;
end

• 在命令行中调用kmeans函数进行聚类图像分割

clear all; close all;
%读取文件
I = imread('./0009.bmp');
[m, n, p] = size(I);
k = 7;
[C, label, J] = kmeans(I, k);
I_seg = reshape(C(label, :), m, n, p);
figure
subplot(1, 2, 1), imshow(I, []), title('原图')
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(I_seg), []), title('聚类图')
figure
plot(1:length(J), J), xlabel('#iterations')

结果：
k = 3时：


遇到的问题：


问题描述：出现报错: 此上下文中不允许函数定义。
解决办法：
MATLAB命令行只能用来执行语句，函数的定义需要在脚本文件（.m）文件里进行。
解决步骤：
在本地新建.m文件（可以新建txt文件然后重命名更改后缀），kmeans函数的代码另存为m文件，名为kmeans.m。
然后在MATLAB命令行中（或者其它.m文件中）调用此函数。

参考