迭代过程
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区域融合的半监督的图像分割算法
基于区域融合的半监督的图像分割算法。首先在背景和前景手动设置初始分割标记，在迭代过程中不断通过区域融合操作获得最大相似度的区域，从而实现目标分割。 -
CA算法 将数量型属性划分成若干个优化的区间
CA算法可以将数量型属性划分成若干个优化的区间，它综合了分层聚类于划分聚类的优点，对于给定的不同的初始类个数，CA算法能随着迭代过程的不断进展改变类的数目，一些竞争力差的类即类的基数小于给定阙值的类将在迭代过程中不断消失，最终得到能够有效体现数据实际分布情况的优化聚类个数。 -
meanshift图像分割
meanshift图像分割1.mean shift 的迭代过程只做了一次（为了简单）2.对图像中的某一点进行平移时，只考虑了距离它小于2*hr的点，而不是图像中所有的 点。3.实验过程中只用到了gauss核，虽然提供了method的选择，但在进行值域加权时只用 到gauss核，如果需要请自己改正。 -
