![](/images/graphics-bg.png)
Evaluation of clustering image using steady state genetic and hybrid K-harmonic clustering algorithms
المؤلفون المشاركون
al-Rashid, Sura Zaki Naji
Shukur, Bahijah Kudhair
المصدر
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
العدد
المجلد 14، العدد 1 (30 إبريل/نيسان 2014)، ص ص. 10-20، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2014-04-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
The goal of clustering is to determine the intrinsic grouping in a set of unlabeled data depending on some similarity measure (e.g.
Euclidean distance).In this paper a steady state genetic algorithm (SSGA) approach is used to cluster true color images.
After splitting the original images into red, green and blue components and displaying the image of each part, Steady State Genetic Algorithm (SSGA) is used to cluster the image to determine the number of clusters for the image by generating an initial population randomly and then applying the different operations of GA such as fitness function computation, selection, crossover, mutation and stopping condition.
In the Crossover stage 1X, PMX and UX methods used for crossover between two parents to produce a new child.
In addition to that another clustering method which combines kmean algorithms and k-harmonic mean algorithms are used.
The last clustering algorithm uses two functions to find the cluster centers for each image.
Finally root mean square error is used to find the difference between the clustering and original image.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shukur, Bahijah Kudhair& al-Rashid, Sura Zaki Naji. 2014. Evaluation of clustering image using steady state genetic and hybrid K-harmonic clustering algorithms. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 14, no. 1, pp.10-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-371546
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shukur, Bahijah Kudhair& al-Rashid, Sura Zaki Naji. Evaluation of clustering image using steady state genetic and hybrid K-harmonic clustering algorithms. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 14, no. 1 (Apr. 2014), pp.10-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-371546
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shukur, Bahijah Kudhair& al-Rashid, Sura Zaki Naji. Evaluation of clustering image using steady state genetic and hybrid K-harmonic clustering algorithms. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2014. Vol. 14, no. 1, pp.10-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-371546
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 20
رقم السجل
BIM-371546
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)