algorithm - 如何使用 k-means 和 ID3 算法对 matlab 中的图像进行分类？

Question

我刚刚开始使用 MATLAB。我应该做一个项目，其中必须使用 k-means 和 ID3 算法对图像进行分类。

例如，考虑一个动物数据库。必须根据颜色和纹理等特征对图像进行分类。以后可以通过输入动物的颜色、质地和行为来检索这些图像。将检索具有指定特征的动物。我如何使用 MATLAB 实现这个项目？我能得到程序的解释吗？

Answer 1

首先，尝试从图像及其对应标签中提取特征。假设 X 表示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')

此处上面的代码取自 Matlab 文档。

现在，一旦您拥有了所有示例及其对应的集群，就可以根据某种距离度量轻松地将查询特征向量与集群的中心进行比较，并将最近的集群作为结果。