Назад

Методы кластерного анализа данных и сегментации изображений

Бериков В. Б.
119,00
р.
В корзину
Целью кластерного анализа является формирование из заданного множества объектов сравнительно небольшого числа однородных групп. Данная задача возникает во многих приложениях, например, при поиске закономерностей в больших массивах данных, проведении биологических, медицинских и социологических исследований, анализе изображений. Первый раздел пособия посвящен теории и методам кластерного анализа. Рассмотрены различные подходы к решению задачи кластерного анализа: вероятностный, иерархический, центроидный, нечеткий, теоретико-графовый, непараметрический, нейросетевой, логико-вероятностный, коллективный подходы. Во втором разделе описываются основные понятия, связанные с анализом изображений, с целью их сегментации на основе алгоритмов кластерного анализа. Пособие может быть полезно студентам, преподавателям и специалистам, интересующимся математическими методами анализа данных и их применением в различных областях.

Учебное пособие
Количество страниц: 98
Год издания: 2015
ISBN 978−5—4437−0428—9
Made on
Tilda