व्यापक clustering द्वारा विभाजन का अर्थ
एक शब्द के रूप में विभाजन, वस्तुओं को वर्गीकृत कर रहे हैं कि इसका मतलब एक छवि में मौजूद है, यह कई सिद्धांतों और विधियों है, लगता है कि हम एक छवि में वस्तुओं पहचान करना चाहते हैं, वहाँ भी कई पिक्सेल संभाल रहे हैं मैं एक व्यक्तिगत, बजाय, हम कॉम्पैक्ट, सारांश प्रतिनिधित्व के कुछ फार्म पसंद है. *] [* बी.आर. *] हालाँकि [चाहिए * बी.आर., अल्पज्ञता से इन विभिन्न तरीकों लग सकता है कुछ कैसे किसी भी पाठक के लिए जटिल, इस लेख में विभाजन में clustering का अर्थ पता चलता है. जाएगा [* बी.आर. *] [* बी.आर. *] एक विभाजन के प्राकृतिक राय यह है कि हम डेटा के घटक जो निर्धारित की कोशिश कर रहे हैं सेट स्वाभाविक रूप से एक साथ हैं. यह एक है clustering के रूप में ज्ञात समस्या है. [* बी.आर. * दो तरह से] हम क्लस्टर: [* बी.आर. कर सकते हैं *] [* बी.आर. *]-विभाजन: यहाँ हम एक बड़े डेटा सेट है, और वक्र यह अप आइटम के बीच सहयोग की धारणा के अनुसार अंदर सेट. हम करेंगे टुकड़े की तरह यह है कि अच्छे हैं में हमारे मॉडल के अनुसार घुल जाना है. उदाहरण के लिए हम क्षेत्रों कि सुसंगत रंग और बनावट है में एक छवि सड़. [सकता बी.आर. * *] [* बी.आर. * समूहन]-: इस भाग में हम अलग डेटा आइटम, और हम डेटा आइटम एक साथ करना है कि अर्थ के सेट लेने की तरह. [बी.आर. होगा * *] [* बी.आर. *] कुंजी यहाँ यह निर्धारित करने के क्या प्रतिनिधित्व हाथ में समस्या के लिए उपयुक्त है, हम ने पता है की क्या आवश्यकता मानदंड एक विभाजन है जो विधि पिक्सल एक साथ हैं और जो नहीं करते तय. [चाहिए * बी.आर. *] [* बी.आर. *] एक बार जब हम निर्णय जो क्लस्टर तरीका हमारे आवेदन clustering द्वारा, विभाजन के लिए बहुत उपयुक्त हो सकता है कुछ अनुप्रयोगों कि clustering, साथ ही साथ वीडियो सारांश, या मशीन भागों खोजने, दाना में लोगों को खोजने, उपग्रह चित्रों में इमारतों को प्रयोग कर सकते हैं ढूँढने के लिए उपयोगी है: इन बढ़त के संग्रह के लिए तलाश द्वारा किया बताते हैं कि लाइन क्षेत्र में इकट्ठा किया जा सकता है और फिर बहुभुज में लाइन कोडांतरण. [* बी.आर. *] [* बी.आर. *] यह देखना है कि विभाजन के लिए एक व्यापक सिद्धांत नहीं, कम से कम क्या है और दिलचस्प हो सकता है कठिन है क्या नहीं है आवेदन पर निर्भर करता है, वहाँ विभाजन का कोई लेखन के समय में व्यापक सिद्धांत है. [*] [*] clustering से ऊपर बी.आर. परिभाषित किया गया है, इसके अलावा clustering में एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके तहत एक डेटा सेट है बी.आर. है क्लस्टर की जगह, यह clustering, एक और अर्थ के रूप में विभाजन के बारे में सोचना स्वाभाविक है: पिक्सल एक साथ हैं क्योंकि वे एक ही रंग का हो सकता है, उसी बनावट, वे पास हैं, और इतना पर. Clustering के कुछ के रूप में अच्छी तरह के रूप में: कश्मीर द्वारा clustering तरीकों-मतलब है, ग्राफ द्वारा विभाजन सैद्धांतिक clustering. [* * बी.आर.] [* बी.आर. *] लेखक के बारे में: [* बी.आर. *] M.sc अभियांत्रिकी. मोहम्मद एस एल Kayyali - USMP और UTP पर Resercher इंजीनियर चिकित्सा छवि प्रसंस्करण, Kayyali बढ़त पता लगाने के सिद्धांत के संस्थापक. आईईईई और CIPPRS सदस्य [* बी.आर. *]
Article Source: Messaggiamo.Com
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