Abstrait

QUELQUES VARIANTES DE CLUSTERING K-MEANS ACCENTUANT SUR LA SEGMENTATION D'IMAGES

Sheetal Aggarwal, Ashok

Dans cet article, nous nous concentrons sur certaines variantes de l'approche de clustering K-means qui peuvent également être utilisées pour la segmentation d'images. Dans le clustering k-means, on nous donne un ensemble de n points de données dans un espace à d dimensions et un entier k et le problème est de déterminer un ensemble de k points dans , appelés centres, de manière à minimiser la distance quadratique moyenne de chaque point de données à son centre le plus proche. Une heuristique populaire pour le clustering k-means est l'algorithme de Lloyd. Dans cet article, nous avons analysé et présenté certaines extensions qui augmentent son champ d'application.