c_means.m

C均值法

% 聚类方法：C－均值算法
clear;clc; % 清内存，工作空间及命令行空间

disp(strvcat('基于C－均值算法的特征点聚类',strcat(datestr(now))));

% S=double(imread('cluster.bmp'));% 读取源图像
S=double(imread('original.bmp'));% 读取源图像
[sr sc] = find(S); % sr,sc存储源图中待聚类点的坐标
len = length(sr); % len存储源图中待聚类点的个数
group = zeros(len,1); % group存储特征点与类相对应的情况
c_num = 0; % c_num存储聚类次数

yesno='n';
while yesno=='n' | yesno=='N'
disp('请输入类别数：'); C=input('C='); % 聚类中心数

tic; % 计时开始

% i是特征点控制变量
 % j,k是聚类中心控制变量
 mr = zeros(C,1); mc = zeros(C,1); % 初始化聚类中心坐标
 mr(1,1) = sr(1,1); mc(1,1) = sc(1,1); % 第一个聚类中心的初始坐标为源图中第一个特征点的坐标
 for k = 2:1:C % 计算第k个聚类中心的初始坐标
maxd = zeros(len,1);
for j = 1:1:k-1 % 求每个特征点与前k-1个聚类中心的距离之和
i = 1:1:len; 
d = (sr(i)-mr(j)).^2+(sc(i)-mc(j)).^2;
maxd = maxd+d;
end
d=find(maxd==max(maxd)); % 第k个聚类中心是与前k-1个聚类中心相距最远的特征点
mr(k,1)=sr(d(1),1); mc(k,1)=sc(d(1),1);
 end
 
 mrtemp = zeros(C,1); mctemp = zeros(C,1); N = zeros(C,1);
 for i=1:1:len % 基于初始聚类中心，进行初始划分
k=1:1:C;
d=(sr(i)-mr(k)).^2+(sc(i)-mc(k)).^2;
g=find(d==min(d)); group(i)=g(1); N(g(1),1) = N(g(1),1)+1;
mrtemp(g(1),1) = mrtemp(g(1),1)+sr(i); mctemp(g(1),1) = mctemp(g(1),1)+sc(i);
end
mr(:)=0; mc(:)=0; N(find(N==0))=1;
 mr=mrtemp./N; mc=mctemp./N; % 基于初始划分，重新计算聚类中心
 Je=0;
 for i=1:1:len % 基于初始划分，计算误差平方和
Je = Je+(sr(i)-mr(group(i))).^2+(sc(i)-mc(group(i))).^2;
 end
 
 no_change =1;
 while no_change==1 % 连续迭代thre次，Je不变，则停止聚类
ifbreak = 0;
for i=1:1:len
if N(group(i))~=0
k=1:1:C; % 计算p
d=(N(k).*((sr(i)-mr(k)).^2+(sc(i)-mc(k)).^2))./(N(k)+1);
d(group(i))=(N(group(i)).*((sr(i)-mr(group(i))).^2+(sc(i)-mc(group(i))).^2))./(N(group(i))-1); 

g=find(d==min(d));
if g(1)~=group(i) % 如果pk<=pj,把特征点从i类移到k类
mrtemp(group(i))=mrtemp(group(i))-sr(i); % 把特征点从i类中移出
mctemp(group(i))=mctemp(group(i))-sc(i);
N(group(i))=N(group(i))-1;

group(i)=g(1); % 修改特征点的类别归属
mrtemp(g(1))=mrtemp(g(1))+sr(i); % 把特征点移入k类
mctemp(g(1))=mctemp(g(1))+sc(i);
N(g(1))=N(g(1))+1;
     
mr(:)=0; mc(:)=0; N(find(N==0))=1;
mr=mrtemp./N; mc=mctemp./N; % 重新计算聚类中心
         Je=0;
         for i=1:1:len % 计算误差平方和
Je = Je+(sr(i)-mr(group(i))).^2+(sc(i)-mc(group(i))).^2;
         end
ifbreak=1;
end
end
   end
no_change=ifbreak==1;
end

 time=toc;
 figure; hold on; % 
 color='.r.g.b.m.c.y';  col2='rgbmcy';%'gbrymc';
 for k=1:1:C
rtemp=sr(find(group==k)); ctemp=sc(find(group==k));
plot(rtemp,ctemp,[color((k-1)*2+1),color((k-1)*2+2)]);
rectangle('Position',[round(mr(k)),round(mc(k)),3,3],'Curvature',[1,1],'FaceColor',col2(k));
 end
 title(['类别数为',num2str(C),', 聚类时间',num2str(time),'s']);
 hold off;

c_num=c_num+1;
judge(c_num,1)=C; judge(c_num,2)=Je; % judge存储类别数和误差平方和
figure; plot(judge(:,1),judge(:,2),'-s','MarkerFaceColor','g');
disp('是否结束聚类?'); yesno=input('Y/N? ','s');
end