Comparação entre os algoritmos K-Means e Dynamic Cluster em imagens digitais
Arthur Scardini Oliveira
UFERSA
Maria Luzia Silva Carvalho
José Washington Vidal Morais Neto
Angélica Félix Castro
Resumo
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.
