Abstrato

ALGUMAS VARIANTES DE CLUSTERING K-MEANS COM ÊNFASE NA SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS

Sheetal Aggarwal, Ashok

Neste artigo, focamo-nos em algumas variantes da abordagem de agrupamento K significa que também podem ser utilizadas para a segmentação de imagens. No agrupamento k-means, é-nos dado um conjunto de n pontos de dados no espaço d-dimensional e um inteiro k e o problema é determinar um conjunto de k pontos em, chamados centros, de modo a minimizar a distância quadrática média de cada dado aponta para o centro mais próximo. Uma heurística popular para o agrupamento k-means é o algoritmo de Lloyd. Neste artigo analisamos e apresentamos algumas extensões que aumentam o seu âmbito de aplicabilidade.