论文研究 - 混合X射线图像分析的多种群聚类算法。

许多聚类算法用于分析图像聚类领域中的许多数据库。 这项研究工作的主要目的是对现有的两个基于分区的聚类算法和混合聚类算法进行比较分析。 通过使用分类算法通过其准确性进行结果验证。 在这项工作中，基于肿瘤识别，聚类质量和其他参数（如运行时间和体积复杂度）进行了聚类和分类算法的性能。 使用一些众所周知的分类算法来找到聚类算法产生的结果的准确性。 在许多领域，尤其是k-Means，FCM中，聚类算法的性能被证明是有意义的。 另外，所提出的多种聚类技术已经揭示了其在预测乳房X射线照片图像中的肿瘤受影响区域方面的效率。 将彩色图像转换为灰度图像，然后进行处理。 最后，它被确定为分析在乳腺图像中发现肿瘤的最佳方法。 这项研究对医生和放射线医师识别乳房癌变区域非常有用。