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

Auteurs-es

  • Arthur Scardini Oliveira UFERSA
  • 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.

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Publié-e

2018-05-29

Comment citer

Oliveira, A. S., Carvalho, M. L. S., Neto, J. W. V. M., & Castro, A. F. (2018). Comparação entre os algoritmos K-Means e Dynamic Cluster em imagens digitais. Anais Do Encontro De Computação Do Oeste Potiguar ECOP/UFERSA (ISSN 2526-7574), 1(2). Consulté à l’adresse https://revistacaatinga.com.br/ecop/article/view/7899

Numéro

Vol. 1 No. 2 (2018): Anais do III Encontro de Computação do Oeste Potiguar

Rubrique

Artigos - Comunicação Oral