Độ đo phổ biến trong dữ liệu khoảng và bài toán phân tích chùm.

Abstract

Nghiên cứu “Độ đo phổ biến trong dữ liệu khoảng và bài toán phân tích chùm” được thực hiện nhằm hệ thống hóa các khái niệm về dữ liệu khoảng, các độ đo khoảng cách phổ biến và ứng dụng chúng vào thuật toán phân tích chùm cho dữ liệu ảnh. Đề tài tập trung nghiên cứu bốn loại khoảng cách chính gồm Euclid, City-block, Hausdorff và độ đo sự chồng lấp. Quy trình nghiên cứu bao gồm việc trích xuất đặc trưng kết cấu của ảnh thành các khoảng hai chiều thông qua ma trận đồng hiện mức xám làm cơ sở dữ liệu đầu vào. Kết quả thực nghiệm trên các tập dữ liệu mô phỏng và dữ liệu ảnh thực tế cho thấy, độ đo khoảng cách chồng lấp mang lại hiệu quả phân chùm vượt trội và chính xác nhất so với các độ đo còn lại, thể hiện qua các chỉ số đánh giá ARI, PC đạt giá trị cao và chỉ số PE đạt mức thấp tối ưu. Thuật toán đề xuất đã chứng minh được tiềm năng ứng dụng mạnh mẽ trong việc phân loại tự động các đối tượng hình ảnh dựa trên cấu trúc kết cấu đặc trưng.