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.
Publicado
29-05-2018
Edição
Seção
Artigos - Comunicação Oral