Баврина А.Ю., Мясников В.В. Автоматическая классификация

Самара: Изд-во Самар, гос. аэрокосм. ун-та, 2010. — 21 с. В лабораторной работе № 4 по дисциплине «Математические методы распознавания образов и понимания изображений» изучаются методы автоматической классификации. Рассматривается постановка алгоритма автоматической классификации, меры сходства,
критерии кластеризации и два известных алгоритма: минимаксный и K внутрегрупповых средних.
Методические указания предназначены для магистров направления 010400.68 “Прикладная математика и информатика”, обучающихся по программе «Математические и компьютерные методы обработки изображений и геоинформатики». Содержание
Теоретические основы лабораторной работы
Постановка задачи автоматической классификации
Меры сходства
Критерии кластеризации
Простой алгоритм выделения кластеров
Алгоритм максиминного расстояния
Алгоритм к внутригрупповых средних
Реализация алгоритмов кластеризации в среде mathcad
Генерация исходных данных
Основные функции кластеризации
Вспомогательные функции, используемые для кластеризации
Функция поиска и отбора
Метод отображения результатов кластеризации
Литература
Порядок выполнения лабораторной работы
Исходные данные
Общий план выполнения работы
Содержание отчета
Контрольные вопросы
Варианты заданий