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issionais que podem ser personalizadas (de dentro de seu painel de administração) para atingir sua meta de nicho, acesso ao fórum membro da vida, um suporte abrangente de produtos e, talvez, o mais importante - de um certificado de domínio INFINITE que significa que você pode criar como muitos desses sites de nicho como você quer. de acordo com a noção de associação entre itens dentro do conjunto. Gostaríamos de decompô-la em pedaços que são bons de acordo com o nosso modelo. Por exemplo, podemos decompor uma imagem em regiões que têm a cor ea textura coerente.

-Grouping: Nesta parte temos itens de dados distintos, e nós gostaríamos de recolher conjuntos de itens de dados que fazem sentido em conjunto. A chave aqui é determinar o que a representação é adequado para o problema na mão, nós precisamos saber por que critérios um método de segmentação deve decidir quais pixels pertencem juntos e quais não.

Uma vez que decidir qual o método de cluster adequado para a nossa aplicação, a segmentação por agrupamento poderia ser muito útil para algumas aplicações que podem utilizar o agrupamento, bem como um resumo de vídeo, ou encontrar as peças da máquina, encontrar pessoas em mago, encontrando edifícios em imagens de satélite: estes feitos pela procura de coleções de pontos de borda que podem ser montados no segmento de linha e, em seguida, linha de montagem em polígonos.

É difícil ver de que poderia haver uma teoria abrangente de segmentação, não menos importante, o que é interessante eo que não é, depende da aplicação, não existe uma teoria abrangente de segmentação no momento da escrita. Desde o agrupamento é definido acima, além de cluster é um processo pelo qual um conjunto de dados é substituído pelo cluster, é natural pensar em segmentação como clustering, um outro significado: pixels podem ficar juntos, porque eles têm a mesma cor, a mesma textura, eles são próximos, e assim por diante.

Alguns dos métodos de agrupamento, bem como: agrupamento por K-means, segmentação por agrupamento gráfico teórico

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