Ein vorgeschlagener neuer Algorithmus für die Analyse des hierarchischen Clusterns - Devaraj, Saravanan
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Das Clustering von Videos ist eine der wichtigsten Aufgaben beim Video-Data-Mining. Wir diskutieren über die verschiedenen Video-Clustering-Techniken mit hierarchischen Clustering-Algorithmen wie CURE, BIRCH, CHAMLEON. Eine Reihe von Videobildern wird mit Hilfe der hierarchischen Clustering-Algorithmen geclustert. Der Vergleich der Ergebnisse zeigt, dass alle hierarchischen Algorithmen nur für bestimmte Videodateien eine gute Leistung bieten. Das heißt, dass jeder Clustering-Algorithmus nur für bestimmte Videodateien das beste Clustering zeigt. Es gelingt ihnen nicht, die besten Cluster für…mehr

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Produktbeschreibung
Das Clustering von Videos ist eine der wichtigsten Aufgaben beim Video-Data-Mining. Wir diskutieren über die verschiedenen Video-Clustering-Techniken mit hierarchischen Clustering-Algorithmen wie CURE, BIRCH, CHAMLEON. Eine Reihe von Videobildern wird mit Hilfe der hierarchischen Clustering-Algorithmen geclustert. Der Vergleich der Ergebnisse zeigt, dass alle hierarchischen Algorithmen nur für bestimmte Videodateien eine gute Leistung bieten. Das heißt, dass jeder Clustering-Algorithmus nur für bestimmte Videodateien das beste Clustering zeigt. Es gelingt ihnen nicht, die besten Cluster für alle Arten von Videodateien zu bilden. Daher schlagen wir einen hierarchischen Clustering-Algorithmus vor, der die beste Clustering-Leistung für alle Arten von Videodateien unter allen Umständen bietet.
Autorenporträt
D. Saravanan arbeitet derzeit als außerordentlicher Professor in der Abteilung für Betrieb & IT an der IFHE-Universität. Sein Interessengebiet sind Bildverarbeitung, Data Mining und verteiltes Rechnen.