李天龙，李 娟(通讯作者)，王保荣，胡正凯

（1华北理工大学以升创新教育基地，工程计算实验室 河北 唐山 063210)

（2华北理工大学化学工程学院，工程计算实验室，数学建模实验室 河北 唐山 063210）

（3华北理工大学电气工程学院，工程计算实验室，数学建模实验室 河北 唐山 063210）

1 引言

球团矿具有含铁品位高、粒度均匀、还原性能好、机械强度高、微气孔多等特性，是高炉炼铁的重要原料之一。有相关学者基于球团矿冶金性能决定其微观结构，微观结构反映其冶金性能的角度出发，对矿物矿相进行分析，用以反映球团矿的质量。球团矿不同的微观结构，对应着不同碱度，碱度与结构之间存在的关联有待研究。基于此，本文通过对不同碱度下的球团矿在颜色特征、纹理特征、分形特征三个方面进行提取分析，以期更好预测球团矿冶金性能。

2 基于像素的聚类与方差分析

2.1 K-means聚类分析理论

K-means算法将一组N样本X划分成K不相交的簇C，每个都用该簇中的样本的均值μj描述。这个均值通常被称为簇的“质心”，虽然它们是处在同一个空间，但是一般不是从X中挑选出的点，K-means算法旨在选择最小化惯性的标准的质心。

2.2 单元素图像的颜色特征提取

选取K-means聚类算法对颜色进行聚类，像素在3D空间中表示，K-means被用来找到2个颜色的簇，选取Ga元素的图像进行颜色聚类，发现该算法的聚类效果与上述的像素值0，1规划的结果完全符合，该算法同时节省了很多时间。图1、2是原图与聚类图比较。

一阶颜色矩：采……