Аннотация:
В статье рассматривается коллективный подход к решению задачи кластерного анализа. Предложен алгоритм усреднения центроидов, позволяющий построить консенсусное разбиение выборки на кластеры, используя набор разбиений этой выборки любым центроидным алгоритмом. Приведены результаты применения алгоритма к модельным данным и для сегментации гиперспектральных изображений с шумовыми каналами. Рассмотрены некоторые детали реализации в многопоточном окружении, позволяющие увеличить производительность алгоритма.
Ключевые слова:кластерный ансамбль, K-means, центроид, анализ гиперспектральных изображений.
Поступила в редакцию: 26.04.2017 Принята в печать: 13.09.2017