Comparação entre os algoritmos K-Means e Dynamic Cluster em imagens digitais

Auteurs-es

  • Arthur Scardini Oliveira
  • Maria Luzia Silva Carvalho
  • José Washington Vidal Morais Neto
  • Angélica Félix Castro

Résumé

O presente trabalho, teve como objetivo realizar o comparativo entre dois algoritmos de clusterização (K-Means e Dynamic Cluster) em imagens digitais. Estes foram submetidos aos mesmos testes a fim de avaliar sua performance quanto a qualidade da resposta. Os resultados mostraram a superioridade do algoritmo Dynamic Cluster em relação ao K-Means.

Téléchargements

Les données de téléchargement ne sont pas encore disponible.

Téléchargements

Publié

2018-05-29

Comment citer

Comparação entre os algoritmos K-Means e Dynamic Cluster em imagens digitais. (2018). Anais Do Encontro De Computação Do Oeste Potiguar ECOP UFERSA (ISSN 2526-7574), 1(2). https://revistacaatinga.com.br/index.php/ecop/article/view/7899