Club: Clustering in der Bildverarbeitung

In der Clusteranalyse werden Algorithmen zur Klassifizierung von Objekten bzw. Objektansammlungen eingesetzt. Clustering ist ein typisches Beispiel des unüberwachten maschinellen Lernens.  Zur Klassifierzierung von Daten, werden keine vorgegebenen Muster benötigt; der Algorithmus bezieht diese Information direkt aus den Datensätzen.

In Lemgo werden die Vor- und Nachteile verschiedener Cluster- Algorithmen auf dem Gebiet der Mustererkennung in der Bildverarbeitung analysiert. Dabei werden Verfahren aus verschiedenen Bereichen der Clusteranalyse eingesetzt, wie z.B. der Dichte basierende und in Lemgo (weiter)entwickelte Algorithmus MCProb.