RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2017, том 41, выпуск 5, страницы 712–718 (Mi co441)

Эта публикация цитируется в 6 статьях

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Алгоритм усреднения центроидов для построения кластерного ансамбля

В. В. Татарниковa, И. А. Пестуновb, В. Б. Бериковc

a Институт математики СО РАН, Новосибирск, Россия
b Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск, Россия
c Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия

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

DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-5-712-718



© МИАН, 2024