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ClusteringComponents

ClusteringComponents[array]
给出一个数组，其中 array 中的每个元素被一个表示该元素所在的连接的前景元件的整数索引所替代.
ClusteringComponents
找到最多 n 个聚类.
ClusteringComponents
找到 array 中指定层的聚类.
ClusteringComponents[image]
找到 image 中类似像素的最多的聚类.
ClusteringComponents
在 image 中找到最多 n 个聚类.
更多信息
  • 可以通过设置 DistanceFunction 选项来指定其它距离函数. 可能的设置为：
ManhattanDistance曼哈顿或"城市区块"距离
EuclideanDistance欧几里德距离
SquaredEuclideanDistance平方的欧几里德距离
NormalizedSquaredEuclideanDistance规范化的平方的欧几里德距离
CosineDistance角余弦位距
CorrelationDistance相关系数位距
  • Method 选项可用于指定聚类的不同方法. 可能的设置包括：
"Agglomerate"找到分层地聚类
"Optimize"通过局部优化找到聚类
"KMeans" 均值聚类算法
"PAM"通过分割中心点找到聚类
范例关闭所有单元
例   (4)
标记列表中值的两个聚类：
嵌套列表的聚类变换：
一个MR图像的聚类分析：
找到一个卫星图像的颜色分割：
标记列表中值的两个聚类：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
嵌套列表的聚类变换：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
一个MR图像的聚类分析：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
找到一个卫星图像的颜色分割：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
范围   (6)
矩阵中的颜色聚类：
找到图像中的颜色聚类：
找到列表层2的聚类：
找到列表层1的聚类：
通过指定大数字的聚类，找到重复：
在矩阵中标记聚类：
应用   (1)
在 Perona-Malik 滤波光滑后，一个显微图像的颜色分割：
版本 8 的新功能
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