Una nueva red neuronal para clustering y segmentación basada en el entorno

Este artículo presenta una nueva red neuronal para clustering y segmentación de los datos o patrones de entrada que, a diferencia de los modelos existentes, no requiere la indicación de parámetros de aceptación dependientes del problema. En la estrategia propuesta se realiza un preprocesamiento de...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Lanzarini, Laura Cristina, De Giusti, Armando Eduardo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2000
Materias:
Ciencias Informáticas
Neural nets
Clustering
Segmentation
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23438
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Este artículo presenta una nueva red neuronal para clustering y segmentación de los datos o patrones de entrada que, a diferencia de los modelos existentes, no requiere la indicación de parámetros de aceptación dependientes del problema. En la estrategia propuesta se realiza un preprocesamiento de los patrones a clasificar analizando su relación con sus vecinos más próximos según una medida de similitud. De esta manera, se caracterizan los clusters individualmente, facilitando la aplicación de la red y permitiendo obtener una respuesta específica para cada clase. Se muestran resultados de su aplicación en problemas cuyas clases poseen diferentes grados de dispersión, así como en imágenes color, correspondientes a muestras histológicas de tejido hepático , sobre las que se realizan tanto tareas de clustering como de segmentación utilizando el mismo método. La performance de esta nueva propuesta ha sido comparada con una red del tipo winner-take-all (WTA), basada en un único descriptor por clase, ampliamente utilizado en procesos de clustering y con el método CDL que utiliza varios descriptores por clase [2]. Finalmente, se presentan algunas conclusiones así como posibles líneas de trabajo futuras.
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