matlab - 为什么k-means每次聚类结果不同？

Question

我正在使用 k 均值聚类来分割视网膜图像。然而，每次运行代码分割时，同一图像都会产生不同的结果。这一变化的原因是什么？以下是同一图像的三个分割结果。 下面是用于此分段的代码。

idx = kmeans(double(imreslt1(:)),2);              
classimage =  reshape(idx, size(imreslt1));

               minD = min( classimage (:));
               maxD = max( classimage  (:));
               g = (double(classimage  ) - minD) ./ (maxD - minD);

imshow(g);

Answer 1

这是 kmeans 的初始化问题，因为当 kmeans 启动时，它会选取随机初始点来对数据进行聚类。然后，Matlab 选择 k 个随机点，计算数据中的点到这些位置的距离，并找到新的质心以进一步最小化距离。因此，由于这些随机初始点，您会得到不同的质心位置结果，但答案是相似的。