Erinomainen tapa tehdä rahaa Ebay

ä osassa meillä on selvä tietoerien ja haluaisimme kerätä tietokokonaisuuksia kohteita, jotka järkeä yhdessä. Tärkeintä tässä on määrittää, mitä edustus soveltuu käsillä olevaan ongelmaan, meidän on tiedettävä, minkä kriteerien segmentointimenetelmää olisi päätettävä, mitkä pikselit kuuluvat yhteen ja mitkä eivät.

Kun päätämme joka klusterin menetelmä sopii meidän hakemuksen, ositus klustereiden voisi olla erittäin hyödyllistä joihinkin käyttäviä sovelluksia klusterointia, sekä yhteenveto video, tai löytää koneen osia, löytää ihmisiä maagi, löytää rakennusten satelliittikuvia: nämä tehnyt etsimällä kokoelmista reuna-pistettä joka voidaan koota jana ja sitten kokoamalla rivi polygoneja. On vaikea nähdä, että siellä voisi olla kattava teoria segmentointi, ei vähiten mikä on mielenkiintoista ja mikä ei, riippuu sovellus, ei ole kattavaa teoriaa segmentointi kirjoitettaessa.

Koska klusterointi on määritelty edellä, lisäksi klusterointi on prosessi, jossa tietojoukko korvataan klusteri, se on luonnollista ajatella segmentointia kuin klusterointi, toinen merkitys: pikselit voivat kuulua yhteen, koska niillä on sama väri, sama rakenne, ne ovat lähellä, ja niin edelleen. Jotkut klustereiden menetelmiä sekä: klusterointi K-keinoin, segmentointi käyrällä teoreettista klusterointi.