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基于改进K_Medoids算法的高光谱图像聚类王立国;马赫男;赵亮;石瑶【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》【年(卷),期】2018(039)009【摘要】为了解决在复杂的、数据量庞大的高光谱图像中汇集出参考价值较高的聚类组合问题,本文提出一种基于流形的K_Medoids改进算法并应用于高光谱图像的聚类实践中.该算法应用改进的Canopy算法进行初值选定,通过基于流形的测地距离所生成的像元距离矩阵来完成K_Medoids算法的聚类过程.该算法对传统聚类算法所具有的一些难以解决的弊端起到良好的抑制作用.利用AVIRIS图像对该算法进行验证,实验结果表明:与传统方法相比,该算法在类内距离、类间距离、Jaccard系数、Rand系数,以及聚类图像的直观对比五个评价标准下能够取得比传统方法更好的效果.【总页数】8页(P1574-1581)【作者】王立国;马赫男;赵亮;石瑶【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001【正文语种】中文【中图分类】TP753【相关文献】1.基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法 [J], 耿艳萍;郭小英;王华夏;陈磊;李雪梅2.一种基于谱聚类算法的高光谱遥感图像分类方法 [J], 杨随心;耿修瑞;杨炜暾;赵永超;卢晓军3.基于优势集聚类和马尔科夫随机场的\r高光谱图像分类算法 [J], 曲海成;郭月;王媛媛4.基于空间信息的高光谱图像聚类算法 [J], 顾逸佳;王军;宋娇娇5.利用K均值算法改进后的蚁群优化算法对高光谱图像聚类研究 [J], 王秀和因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法研究及应用》篇一一、引言随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习技术得到了广泛的应用。
聚类作为数据挖掘的重要手段之一，其算法的优化和改进一直是研究的热点。
模糊C均值聚类算法（FCM）是一种常用的聚类算法，但其在处理复杂数据时存在一些问题，如对初始参数敏感、易陷入局部最优等。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法，旨在提高聚类的准确性和鲁棒性。
二、相关研究概述2.1 模糊C均值聚类算法模糊C均值聚类算法是一种基于划分的聚类方法，通过优化目标函数将数据划分为C个模糊簇。
FCM算法可以处理具有不确定性和模糊性的数据，但其对初始参数的选择敏感，且易受噪声和异常值的影响。
2.2 强化学习强化学习是一种通过试错学习的学习方法，其目标是使智能体在给定的环境中通过试错学习得到最优策略。
强化学习在处理复杂问题和优化问题上具有优势，可以用于优化FCM算法的参数选择。
三、基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法3.1 算法思想本算法结合了强化学习的优点，通过智能体在给定环境中进行试错学习，自动调整FCM算法的参数，以达到最优的聚类效果。
具体来说，智能体通过观察环境和反馈结果来调整其动作（即FCM算法的参数），以达到最大的累计奖励（即聚类效果）。
3.2 算法流程（1）初始化智能体和FCM算法的参数；（2）智能体在给定环境中进行试错学习，根据FCM算法的聚类结果和评价指标计算奖励；（3）智能体根据奖励调整其动作（即FCM算法的参数）；（4）重复步骤（2）和（3），直到达到预设的迭代次数或满足其他终止条件。
四、实验与分析4.1 实验数据集与评价指标为了验证本算法的有效性，我们使用了UCI等公开数据集进行实验。
评价指标包括轮廓系数、NMI（归一化互信息）等。
4.2 实验结果与分析通过与传统的FCM算法和其他改进算法进行对比实验，我们发现本算法在处理复杂数据时具有更高的准确性和鲁棒性。
聚类分割算法聚类分割算法是一类常用于将数据集划分成具有相似特征的子集的方法。
这些算法主要用于无监督学习，即在没有先验标签的情况下，自动发现数据集内在的模式。
以下是一些常见的聚类分割算法：1. K均值聚类（K-Means Clustering）：- K均值是最常见的聚类算法之一。
它将数据集分为K个簇，每个簇由其质心表示。
算法的目标是使每个数据点到其所属簇的质心的距离最小化。
2. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：-层次聚类根据数据点之间的相似性构建树状结构。
可以通过聚合或分割来创建簇。
分为凝聚式层次聚类（自底向上）和分裂式层次聚类（自顶向下）。
3. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：- DBSCAN基于密度的聚类算法，能够发现具有足够密度的区域，并将稀疏区域视为噪声。
它不需要预先指定簇的数量。
4. Mean Shift聚类：- Mean Shift是一种基于梯度上升的聚类算法。
它通过不断迭代调整数据点的位置，使其移向密度最大的区域，从而找到簇的中心。
5. OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）：- OPTICS是一种基于密度的聚类算法，类似于DBSCAN，但允许在数据集中存在不同密度的区域，并通过产生一系列密度相关的点来表示簇。
6. 谱聚类（Spectral Clustering）：-谱聚类利用数据集的谱信息，通过将数据投影到低维子空间来执行聚类。
它在处理非凸形状的簇和图分割问题时效果较好。
7. 模糊聚类（Fuzzy Clustering）：-模糊聚类考虑了数据点与簇的隶属度，而不是将每个数据点硬性地分配到一个簇。
模糊c均值（FCM）是模糊聚类的一个典型算法。
这只是聚类分割算法的一小部分，每个算法都有其适用的场景和限制。
Intelligent Algorithm
•智能算法
基于GrabCut的改进分割算法
!
王茜，何小海，吴晓红，吴小强
，
滕奇志
(四川大学电子信息学院图像信息研究所，四川成都610065)
摘 要：针对GrabCut
算法对于特征不明显、纹理复杂的图像分割效果不理想，且需要用户交互的问题，提
出一种基于GrabCut的改进分割算法％首先，运用图像增强，对特征不明显的图像进行改善，提高图像质 量&然后，利用YOLOv4网络对图像进行目标检测，获取前景目标所在矩形框位置，从而减少用户操作；其
次，
在高斯混合模型
(GMM)中加入图像像素的位置信息和局部二值模式算子(LBP)
提取的像素纹理特征信
息，优化高斯混合模型参数，改进GrabCut算法，实现图像优化分割；最后
，将分割图像掩膜与原始图像结
合，得到原始图像％实验结果表明，对特征不明显、
纹理信息复杂的图像，
该算法分割效果更优％
关键词：GrabCut
; k
- means
;图像增强
；
图像分割
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A DOI : 10.19358/ j.issn.2096-5133.2021.10.007
引用格式：
王茜,何小海,吴晓红,等.基于
GrabCut的改进分割算法[J],
信息技术与网络安全,
2021,40(10)
:
43-47,52.
An improved segmentation algorithm based
on GrabCut
Wang Qian , He Xiaohai , Wu Xiaohong , Wu Xiaoqiang , Teng Qizhi
(Institute of Image Information, School of Electronics and Information Engineering , Sichuan University ,
Chengdu 610065
, China)
Abstract: To slove the problem that GrabCut does not have satisfactory segmentation effect for images with obscure fea
K均值聚类算法原理一、什么是K均值聚类算法？K均值聚类算法是一种基于距离度量的聚类算法，它将数据集分成k个簇，每个簇的中心点是簇中所有点的平均值。
该算法的目标是最小化所有点到其所属簇中心的距离之和。
二、K均值聚类算法的步骤1.随机选择k个簇中心点。
2.将每个数据点分配到最近的簇中心点。
3.重新计算每个簇的中心点。
4.重复步骤2和步骤3，直到簇中心点不再变化或达到最大迭代次数。
三、K均值聚类算法的优缺点优点：1.简单易实现，计算速度快。
2.适用于大规模数据集。
3.对于凸形簇或近似凸形簇的聚类效果较好。
缺点：1.对于非凸形簇或噪声数据的聚类效果较差。
2.对于初始簇中心点的选择较为敏感，可能会导致聚类结果不稳定。
3.需要预先确定簇的数量k。
四、K均值聚类算法的应用实例K均值聚类算法在实际应用中有着广泛的应用，以下为一个简单的应用实例：假设有一家超市，管理者想要将顾客分成不同的簇，以便更好地了解他们的消费行为。
管理者收集了每个顾客的购物金额和购物次数两个指标，然后使用K均值聚类算法将顾客分成了三个簇。
第一个簇的顾客购物金额和购物次数均较高，他们可能是高消费的忠实顾客；第二个簇的顾客购物金额较高，但购物次数较少，可能是偶尔来购物的顾客；第三个簇的顾客购物金额和购物次数均较低，他们可能是低消费的顾客或者只是来超市逛逛的人。
通过K均值聚类算法，管理者可以更好地了解顾客的消费行为，从而制定更加精准的营销策略。
五、结论K均值聚类算法是一种简单易实现的聚类算法，适用于大规模数据集。
但是，它对于非凸形簇或噪声数据的聚类效果较差，需要预先确定簇的数量k，对初始簇中心点的选择较为敏感。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的聚类算法，并结合领域知识进行数据分析。
K-Means聚类算法K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，在数据挖掘、图像处理、信号处理等领域有广泛的应用。
聚类算法是将相似的对象归为一类，不同的类之间尽可能的不相似。
K-Means聚类算法是一种基于距离测量的算法，它将数据点分为K个簇，每个簇的中心点与相应的数据点之间的距离最小。
1.初始化K个簇的中心点。
2.将每个数据点分配到离它最近的簇中。
3.计算每个簇的新中心点。
4.重复步骤2和3，直到簇的中心点不再发生变化或达到预定的循环次数。
在算法中，K是指聚类的簇数，每个簇的中心点是从数据点中随机选择的。
在第二个步骤中，每个数据点会被分配到离它最近的簇中，这一步是K-Means聚类算法最重要的一步。
在第三个步骤中，每个簇的新中心点是通过计算该簇中所有数据点的平均值得到的。
1.简单易懂：K-Means聚类算法实现简单，易于理解。
2.计算速度快：该算法的时间复杂度为O(K*n*I)，其中n是数据点的数量，I是迭代次数，因此算法速度较快。
3.可用于大规模数据：K-Means聚类算法可以处理大规模的数据集。
1.对初始值敏感：算法中随机选择簇的中心点，这会影响聚类结果。
如果初始值不理想，聚类结果可能会很糟糕。
2.需要指定簇数：需要事先指定簇的数量K，这对于有些问题来说可能是一个难点。
3.对数据分布的要求较高：K-Means聚类算法对数据分布的要求较高，如果数据分布不太符合预期，聚类结果可能会非常差。
在实际应用中，K-Means聚类算法可以用于数据挖掘、模式识别、图像分割等领域。
例如，在图像处理中，可以使用K-Means聚类算法将像素分为不同的颜色组。
在信号处理中，可以使用K-Means聚类算法将信号分为不同的频段组。
实际应用中，需要根据具体问题来选择聚类算法。
改进的聚类算法在医学图像分割中的应用（作者:___________单位: ___________邮编: ___________）【摘要】针对医学图像的特点，设计了一种聚类分析的图像分割算法，并且将遗传算法引入聚类，利用遗传算法的并行性和随机搜索性，从DBSCAN算法出发，针对其局限性提出了一种基于取样的DBSCAN算法及其遗传优化，从而达到较好的分割效果。
【关键词】医学图像; 聚类算法; 遗传算法; 分割随着医学技术的发展，有关医学诊断的各种图像在现代疾病辅助诊断中占有相当重要的地位，在分析和阅读灰阶医学图像时，图像的对比度、边缘特征和信噪比等对诊断的正确性致关重要。
但是在图像拍摄中避免不了的一些噪声(量子噪声、颗粒噪声、CCD暗电流噪声等)及病变变化微小情况下的不清晰的图像信息，影响了疾病的正确诊断，因此为了提高疾病的正确诊断率，医学图像处理技术就显得尤为重要[1]。
近年来，医学图像处理技术中的分割技术是国际上图像分割领域的一个新的研究热点。
该方法将图像映射为带权无向图，把像素视作节点。
利用最小剪切准则得到图像的最佳分割，该方法本质上将图像分割问题转化为最优化问题。
是一种点对聚类方法。
对数据聚类也具有很好的应用前景。
这种分割技术对医学诊断有很大的帮助。
1 聚类算法近年来，大量数据被存储到空间数据库中，如何提高查询效率和从大量数据中提取有用的模式显得尤为重要。
聚类分析是将物理或抽象的对象组成的集合分组成为由类似的对象组成的多个簇，使得处于相同簇中的对象具有最大的相似性，而处于不同簇中的对象具有最大的差异性的方法及过程.聚类可以定义如下：在数据空间A中，数据集由许多数据点(或数据对象)组成，数据点xi=(xi1，……,xid)∈A，xi 的每个属性(或特征、或维度) 既可以是数值型的，也可以是枚举型的.数据集A相当于是一个n×d矩阵.假设数据集X中有n个对象xi(i=1，…，n)。
聚类的最终目的是把数据集X划分为K个分割Cm(m=1，…，K)，也可能有些对象不属于任何一个分割，这些就是噪声Cm。
唐一东人工智能及识别技术收稿日期：２００８－０４－１７作者简介：柳娟（１９８２－），女，硕士生，研究方向：计算机图形图像；满家巨（１９６６－），男，博士，副教授，研究方向：ＣＡＤ＆ＣＧ、图像处理、数字视频等。
基于改进的Ｋ－均值聚类图像分割算法柳娟，满家巨（湖南师范大学数学与计算机科学学院，湖南长沙４１００８１）摘要：Ｋ－均值聚类是一种被广泛应用的方法。本文提出了基于Ｋ－均值聚类的改进算法，并应用于图像分割。针对Ｋ－均值聚类算法对离群点的反应过强的缺点，通过替换中心点，比较代价函数，来达到改进划分结果的目的。实验结果表明，该方法能有效改善聚类中心，提高分类精度和准确性。
关键词：图像分割；Ｋ－均值；聚类中图分类号：
ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）１６－２１２７５－０２
ＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＢａｓｅｄ－ｏｎａｎＩｍｐｒｏｖｅｄＫ－ＭｅａｎｓＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＬＩＵＪｕａｎ，ＭＡＮＪｉａ－ｊｕ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＨｕｎａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００８１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｋ－Ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｓａｖｅｒｙｐｏｐｕｌａｒｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｗｈｉｃｈｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｎｕｍｅｒｏｕｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＫ－Ｍｅａｎｓ，ａｎｄａｐｐｌｉｅｄｉｔｉｎｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．ＦｏｒｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆＫ－Ｍｅａｎｓｔｏｔｈｅｏｕｔｌｉｅｒ，ｗｅｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｎｒｅｐｌａｃｉｎｇｔｈｅｃｅｎｔｒｏｉｄｓａｎｄｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｃｒｉｔｅｒｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ａｎｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｏｕｔ－ｐｅｒｆｏｒｍｅｄｔｈｅＫ－Ｍｅａｎｓｉｎｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；Ｋ－Ｍｅａｎｓ；Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ１引言
图像分割是一种重要的图像分析工具，是从图像处理到图像分割的重要步骤，也是进一步图像理解的基础，在机器视觉、目标识别、医学图像处理中都有广泛的应用。传统的分割方法有阈值分割、边缘检测、基于区域的分割、基于形态学分水岭的分割［１］。近年
来，随着各学科许多新理论和方法的提出，人们也提出了许多结合一些特定理论、方法和工具的分割技术［２］。聚类是将数据对象分成类或簇的过程，使同一个簇中的对象之间具有很高的相似度，而不同簇中的对象高度相异。相异度根据描述对象的属性值评估，通常使用距离度量。聚类源于许多研究领域，包括数据挖掘、统计学、生物学和机器学习［３］。而图像分割恰好是将图像的像素集进行分类的问题，自然地将聚类分析用于图像之中［７，８］。早在１９７９年，Ｃｏｌｅｍａｎ和Ａｎｄｅｒｅｗｓ提出用聚类算法进行图像分割。Ｋ－均值聚类［４］是聚类方法中一种无监督自适应算法，能通过迭代对给定的数据进行分类，［５］中通过基于粗糙集理论的算法求出初始聚类的数目和均值，能有效提高分类准确性。但Ｋ－均值算法对于离群点是敏感的，因为一个具有很大的极端值的对象可能显著地扭曲数据的分布。通过我们改进的Ｋ－均值算法，有效地消除了离群点对聚类结果的影响，提高了分类的精度。２Ｋ－均值聚类算法
２．１数据集的ｃ划分
设数据集Ｘ＝｛ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ｝是聚类分析对象的全体（称为论域），Ｘ中的每个对象ｘｋ（ｋ＝１，２，…，ｎ）（称为样本）
用有限个参数值来刻画，
每个参数值刻画ｘｋ的某个特征。聚类分析就是分析论域Ｘ中ｎ个样本所对应的模式向量的相似性，按照各样本间的亲疏关系，产生Ｘ的ｃ划分。
数据集Ｘ的ｃ划分得到的ｃ个子集Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｃ如果满足下列条件，则称之为Ｘ的硬ｃ划分：
Ｘｉ∩Ｘｊ＝Φ，对于ｉ≠ｊΦＸｉＸ，对于所有ｉ
２．２Ｋ－均值聚类
Ｋ均值聚类算法［４］是聚类中硬ｃ划分的一种，它以Ｋ为输入参数，把Ｎ个对象的集合分成Ｋ个簇，使得结果簇内的相似度高，
而簇间的相似度低。簇的相似度是关于簇中对象的均值度量，可以看作簇的质心或重心。它的核心思想如下：算法随机选择Ｋ个对象，每个对象代表一个簇的初始均值或中心。对剩余的每个对象，计算其与各个簇中心的距离，根据使距离指标的目标函数最小的原则将它划分到最相似的簇。然后重新计算各个簇的新均值，更新簇中心。这个过程不断重复，直到准则函数收敛。假设要聚成Ｋ个类，由人为决定Ｋ个类的中心Ｃ１（１），Ｃ２（１），Ｃ３（１），……，Ｃｋ（１），在第ｋ次迭代中，样本集｛Ｘ｝
用如下方法分类：
１２７５对所有ｉ＝１，２，…，Ｋ，ｉ≠ｊ，则Ｘ∈Ｓｊ（ｋ）设Ｓｊ（ｋ）的新的类中心为Ｃｊ（ｋ＋１）
令最小，ｊ＝１，２，…，Ｋ
则，Ｎｊ为Ｓｊ（ｋ）
中的样本数。
对所有ｊ＝１，２，…，Ｋ，若Ｃｊ（ｋ＋１）＝Ｃｊ（ｋ）
，则终止。否则，进入以上过程的循环。
３改进的Ｋ－均值算法
由于Ｋ－均值算法对离群点的不适应，而平方误差函数的使用更是严重恶化了这一影响。所以，我们可以使用绝对误差标准来降低Ｋ－均值算法对离群点的敏感性。可以不采用簇中对象的均值作为参照点，而是在每个簇中选出一个实际的对象来替换该簇，其余的每个对象聚类到与其最相似的代表性对象所在的簇中。这样，划分方法仍然基于最小化所有对象与其对应的参照点之间的相异度之和的原则来执行。使用绝对误差标准的定义如下：
其中，Ｅ是数据集中所有对象的绝对误差之和；ｐ是空间中的点，代表簇Ｃｊ中一个给定对象；Ｏｊ是簇Ｃｊ中的代表对象。通过算法的迭代，直到每个代表对象都成为它的簇的实际中心点，或最靠中心的对象。每当重新分配发生时，绝对误差Ｅ的差对代价函数都
会有影响。因此，如果当前的代表对象被非代表对象所取代，代价函数就计算绝对误差值的差。交换的总代价时所有非代表对象所产生的代价之和。如果总代价是负的，则Ｅ将会减小，簇中心可以被随机簇内点所取代；如果代价是正的，则当前的簇中心是可以接受的，在本次迭代中不会发生变化。算法如下：①从给定数据中任意选择Ｋ个对象作为初始聚类中心；
②根据平均距离和最小的原则进行分类；
③随机选择一个非中心点数据代替现有中心点；
④计算交换后的总代价函数值Ｅ；
⑤ｉｆＥ＜０，ｔｈｅｎ用该数据替换现有中心点成为新的中心；
⑥ｕｎｔｉｌ不再发生变化。
４实验结果分析
为验证本文算法的有效性和正确性，我们采用Ｍａｔｌａｂ编程环境进行基于改进的Ｋ－均值算法的仿真实验。本文选用了不同分辨率的多对图像进行检验，将Ｋ－均值聚类算法与本文改进的聚类算法的结果进行了对比。图１（ａ）、图２（ａ）为原始图像，图１（ｂ）、图２（ｂ）为使用Ｋ－均值聚类的图像，图１（ｃ）、图２（ｃ）为使用改进的Ｋ－均值算法聚类的图像。从实验结果看，本文算法得到的图像效果较清晰，突出了目标区域，提高了分割精度。
图１（ａ）图１（ｂ）图１（ｃ）图２（ａ）图２（ｂ）图２（ｃ）（下转第１２９７页）１２７６唐一东多媒体技术及其应用
过程。我主要是用下面三种方法。为了便于表达，举一个例子：主画面上有两个按钮：按钮１和按钮２。按下按钮１进入内容１，按下按钮２进入内容２。第一种：在同一场景中使用动作控制
这是最常用的方法，适用于比较简单的课件。①制作两个按钮。把内容制作成两个动画元件，命名为“内容１”、“内容２”
②分别在第二帧、第三帧插入关键帧，将内容１、内容２放入
③插入新层，将两个按钮放到舞台上
④选中第一帧，添加动作：ｓｔｏｐ（）⑤选择按钮１，添加动作：ｏｎ（ｒｅｌｅａｓｅ）｛ｇｏｔｏＡｎｄＳｔｏｐ（２）；｝⑥选择按钮２，添加动作：ｏｎ（ｒｅｌｅａｓｅ）｛ｇｏｔｏＡｎｄＳｔｏｐ（３）；｝第二种：调用动画文件调用动画文件的优势是：可以把几个独立的ｓｗｆ文件，组织成一个整体。这样如果网上正好有适合自己需要的ｓｗｆ课件，就可以直接拿来用了。①制作两个按钮
②把内容１和内容２制作成独立的．ｓｗｆ，命名为“内容１”和“内容２”
③将按钮拖放到舞台，对按钮１添加动作：ｏｎ（ｒｅｌｅａｓｅ）｛ｌｏａｄＭｏｖｉｅＮｕｍ（＂内容１．ｓｗｆ＂，１）；｝对按钮２添加：ｏｎ（ｒｅｌｅａｓｅ）｛ｌｏａｄＭｏｖｉｅＮｕｍ（＂内容２．ｓｗｆ＂，１）；｝要注意一点，当前的ｓｗｆ文件和调用ｓｗｆ文件要放在同一个文件夹下。另外，当调入的动画不需要时，要及时将它删除，方法是用“ｕｎｌｏａｄＭｏｖｉｅＮｕｍ（１）；”语句。
第三种：运用场景控制如果课件内容比较丰富，使用这种方法比较好，优势是各个部分相对独立，结构清晰，管理和修改也比较方便。①制作两个按钮和两个动画元件“内容１”和“内容２”
②将两个按钮拖放到场景１中，对首帧添加动作：ｓｔｏｐ（）③单击“窗口”菜单，打开场景面板，单击“复制场景”按钮，复制出场景２和场景３④单击场景２，将“内容１”元件拖进来，单击场景３，将“内容２”元件拖进来
⑤选中场景１，对“按钮１”添加动作：ｏｎ（ｒｅｌｅａｓｅ）｛ｇｏｔｏＡｎｄＰｌａｙ（＂场景２＂，１）；｝对“按钮２”添加：ｏｎ（ｒｅｌｅａｓｅ）｛ｇｏｔｏＡｎｄＰｌａｙ（＂场景２＂，１）；｝
７结束语
以上谈了三种常用的方法，至于哪一个最好、最适合，这就要看各人的爱好了。最后，希望各位老师积极行动起来，运用各种软件制作课件，毕竟制作多媒体课件已是大势所趋、时代潮流。
参考文献：［１］龙奇数位艺术工作室．Ｆｌａｓｈ动画设计制作［Ｍ］．高等教育出版社，２００５（９）．［２］郭大春．交互课件的设计思路［Ｊ］．信息技术教育，２００７（１２）．［３］郭清邵．几款多媒体课件制作工具软件的选择［Ｊ］．小学教学设计，２００７（６）．［４］王阳生．Ｆｌａｓｈ课件组装技法［Ｊ］．中小学电教，２００３（８）．
（上接第１２７６页）５结束语
本文在基于Ｋ－均值聚类算法的基础上进行了改进，通过比较替换簇中心后绝对误差值的差的代价函数，选择最优的代表对象作为中心点，提高了聚类中心的精准度和分类的准确度，有效地改善了基于聚类方法的图像分割结果，是一种有效的图像分割算法。
参考文献：［１］ＲａｆａｅｌＣ．Ｇｏｎｚａｌｅｚ，ＲｉｃｈａｒｄＥ．Ｗｏｏｄｓ．ＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＰｒｅｎｔｉｃｅＨａｌｌ，２００２．［２］章毓晋．图像分割［Ｍ］．北京：科学出版社，２００１．［３］ＪｉａｗｅｉＨａｎ，ＭｉｃｈｅｌｉｎｅＫａｍｂｅｒ．ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ：ＣｏｎｃｅｐｔｓａｎｄＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓ［Ｍ］．ＵＳＡ：ＭｏｒｇａｎＫａｕｆｍａｎｎ，２００５．［４］Ｊ．ＭａｃＱｕｅｅｎ．Ｓｏｍｅｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ．ＩｎＬ．Ｍ．ＬｅＣａｍａｎｄＪ．Ｎｅｙｍａｎ，ｅｄｉｔｏｒｓ，Ｐｒｏ－ｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ５＇ｔｈＢｅｒｋｅｌｅｙＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＳｔａｔｉｓｔｉｃｓａｎｄＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，ｖｏｌｕｍｅ１，ｐａｇｅｓ２８１－２９７．Ｕ．ＣａｌｉｆｏｒｎｉａＰｒｅｓｓ，１９６７．［５］邵锐，巫兆聪，钟世明．基于粗糙集的Ｋ－均值聚类算法在图像分割中的应用［Ｊ］．测绘信息与工程，２００５，３０（５）．
