Show simple item record

Μελέτη αλγορίθμων ομαδοποίησης σε περιβάλλον προγραμματισμού Python

dc.contributor.advisorΠικράκης, Άγγελος
dc.contributor.authorΣκουρτανιώτης, Αθανάσιος Ε.
dc.date.accessioned2017-09-01T07:32:57Z
dc.date.available2017-09-01T07:32:57Z
dc.date.issued2016-11
dc.identifier.urihttp://dione.lib.unipi.gr/xmlui/handle/unipi/9877
dc.description.abstractΗ ανάλυση συστάδων είναι ο τομέας εκείνος της χωρίς επίβλεψη μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει διαδικασίες διαχωρισμού δεδομένων σε ομάδες σύμφωνα με κάποιο μέτρο εγγύτητας. Συνοπτικά εξετάζουμε το θεωρητικό υπόβαθρο του τομέα αυτού και παρέχουμε μία περιγραφή των εννοιών και των εργαλείων που χρησιμοποιούνται στην παρούσα εργασία. Επίσης περιγράφουμε και υλοποιούμε στατιστικές τεχνικές και δείκτες κατάλληλους για την αξιολόγηση των αποτελεσμάτων διαχωρισμού σε συστάδες. Υλοποιούμε εφτά διαφορετικούς αλγορίθμους ανάλυσης συστάδων που δύνανται να οργανωθούν σε τρεις διαφορετικές κατηγορίες και εξετάζουμε κάθε έναν από αυτούς σε τρία διαφορετικά σύνολα τεχνητά δημιουργηθέντων δεδομένων. Στο τελευταίο κεφάλαιο, που μπορεί να θεωρηθεί ως δεύτερο ξεχωριστό μέρος, εφαρμόζουμε κάποιους από τους υλοποιημένους αλγορίθμους συνδυαστικά μεταξύ τους, στον τομέα της ανάλυσης κατάτμησης εικόνας. Εκτελούμε τους αλγόριθμους μας πάνω σε ένα σετ από εικόνες και μετράμε την απόδοση των αποτελεσμάτων μας με βάση αναφοράς τα αποτελέσματα που έχουν προκύψει από την κατάτμηση που πραγματοποίησε κάποιος άνθρωπος στην ίδια εικόνα, χρησιμοποιώντας μόνο την αίσθηση της όρασής του. Τέλος, προτείνουμε και υλοποιούμε μία τεχνική ενοποίησης βασισμένη στον αλγόριθμο αναζήτησης κατά βάθος η οποία όταν εφαρμόζεται σε μία εικόνα ήδη χωρισμένη σε συστάδες, αυξάνει δραματικά την απόδοση του αποτελέσματος.el
dc.format.extent112el
dc.language.isoenel
dc.publisherΠανεπιστήμιο Πειραιώςel
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleΜελέτη αλγορίθμων ομαδοποίησης σε περιβάλλον προγραμματισμού Pythonel
dc.title.alternativePython based study of clustering algorithmsel
dc.typeMaster Thesisel
dc.contributor.departmentΣχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών. Τμήμα Πληροφορικήςel
dc.description.abstractENCluster analysis is the field of unsupervised learning that includes processes which divide data into groups according to a proximity measure. We briefly review the theoretical foundations of the field and provide a description of the programming concepts and tools used throughout this study. We also describe, build and use statistical techniques and indices suitable for the evaluation of clustering results. We implement seven different data clustering algorithms which can be organized into three different categories and test each one of them on three different datasets of synthetic data. In the final chapter, which can be considered a second distinctive part, we apply some of these algorithms combined together to accomplish image segmentation analysis tasks. We execute our algorithms on a set of images and measure the performance of those clustering-based segmentation results with reference to human made segmentation. We finally propose and construct a merging technique based on depth first search algorithm that when applied to an already clustered image, raises the performance dramatically.el
dc.contributor.masterΠληροφορικήel
dc.subject.keywordCluster analysisel
dc.subject.keywordClustering algorithmsel
dc.subject.keywordStatistical analysisel
dc.subject.keywordImage segmentationel


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές
Except where otherwise noted, this item's license is described as
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές

Βιβλιοθήκη Πανεπιστημίου Πειραιώς
Contact Us
Send Feedback
Created by ELiDOC
Η δημιουργία κι ο εμπλουτισμός του Ιδρυματικού Αποθετηρίου "Διώνη", έγιναν στο πλαίσιο του Έργου «Υπηρεσία Ιδρυματικού Αποθετηρίου και Ψηφιακής Βιβλιοθήκης» της πράξης «Ψηφιακές υπηρεσίες ανοιχτής πρόσβασης της βιβλιοθήκης του Πανεπιστημίου Πειραιώς»