Bài viết đưa ra giải pháp phân cụm ảnh siêu phổ bằng cách sử dụng thuật toán phân cụm mờ cộng tác sau khi đã thực hiện giảm chiều dữ liệu ảnh siêu phổ với phép chiếu ngẫu nhiên dựa trên định lý Johnson Lindenstrauss (Thuật toán C2JL). Các kết quả thử nghiệm với tập dữ liệu ảnh vệ tinh siêu phổ và các chỉ số đánh giá cho thấy phương pháp đề xuất cho kết quả tốt hơn các phương pháp đã có. Mời các bạn cùng tham khảo! | P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 SCIENCE - TECHNOLOGY THUẬT TOÁN PHÂN CỤM MỜ CỘNG TÁC VÀ GIẢM CHIỀU DỮ LIỆU CHO BÀI TOÁN PHÂN CỤM ẢNH VỆ TINH SIÊU PHỔ COLLABORATIVE CLUSTERING ALGORITHM WITH REDUCING DIMENTIONALITY FOR HYPERSPECTRA SATELLINE IMAGES Đặng Trọng Hợp1 Mai Đình Sinh2 nhiều lĩnh vực như khai phá dữ liệu nhận dạng mẫu xử lý TÓM TẮT ảnh Với tư cách là một chức năng khai phá dữ liệu phân Ảnh vệ tinh siêu phổ Hyperspectral Satelline Images - HSI gần đây đã nhận cụm cũng có thể được sử dụng như một công cụ độc lập để được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu và được ứng dụng trong nhiều lĩnh quan sát đặc trưng bên trong sự phân bố của dữ liệu. Các vực khác nhau. Phân cụm là một bài toán cơ bản trong xử lý ảnh siêu phổ đồng thuật toán phân cụm dữ liệu đã được quan tâm nghiên cứu thời nó cũng là một trong những bước khó nhất bởi vì hảnh siêu phổ có hàng và ứng dụng rộng rãi như thuật toán phân cụm k-means và trăm kênh và đòi hỏi tính toán với hiệu năng cao. Trong bài báo này chúng tôi các cải tiến của nó 1 họ các thuật toán phân cụm mờ đưa ra giải pháp phân cụm ảnh siêu phổ bằng cách sử dụng thuật toán phân cụm Fuzzy c-means 2 3 . mờ cộng tác sau khi đã thực hiện giảm chiều dữ liệu ảnh siêu phổ với phép chiếu ngẫu nhiên dựa trên định lý Johnson Lindenstrauss Thuật toán C2JL . Các kết Phân cụm cộng tác mờ được giáo sư Pedrycz đề xuất 4 quả thử nghiệm với tập dữ liệu ảnh vệ tinh siêu phổ và các chỉ số đánh giá cho như là công cụ để tìm ra những cấu trúc và nhóm tương thấy phương pháp đề xuất cho kết quả tốt hơn các phương pháp đã có. đồng của nhiều tập dữ liệu rời rạc có liên quan với nhau. Có hai đặc điểm của phân cụm dữ liệu cộng tác một là dữ liệu Từ khóa Hình ảnh siêu phổ phân cụm mờ hợp tác phân cụm giảm tính năng. chi tiết ở các tập không thể trao đổi với nhau mà chỉ có thể ABSTRACT trao đổi thông tin về cấu trúc hai là cần xem xét việc phân cụm ở tập dữ liệu này có tác động và chia sẻ tới việc phân Hyperspectral satelline images HSI have received .
