An approach to clustering a set of images based on similarity measures
employs a fuzzy clustering paradigm in which each image is represented by
a node in a graph. The graph is ultimately partitioned into subgraphs,
each of which represent true clusters among which the various images are
distributed. The partitioning is performed in a series of stages by
identifying one true cluster at each stage, and removing the nodes
belonging to each identified true cluster from further consideration so
that the remaining, unclustered nodes may then be grouped. At the
beginning of each such stage, the nodes that remain to be clustered are
treated as all belonging to a single candidate cluster. Nodes are removed
from this single candidate cluster in accordance with similarity and
connectivity criteria, to arrive at a true cluster. The member nodes of
this true cluster are then removed from further consideration, prior to
the next stage in the process.
Uma aproximação a aglomerar um jogo das imagens baseadas em medidas da similaridade emprega um paradigm aglomerando-se fuzzy em que cada imagem é representada por um nó em um gráfico. O gráfico é dividido finalmente nos subgraphs, cada um de que representa os conjuntos verdadeiros entre que as várias imagens são distribuídas. Dividir é executado em uma série dos estágios identificando um conjunto verdadeiro em cada estágio, e remover os nós que pertencem a cada conjunto verdadeiro identificado de uma consideração mais adicional de modo que o restante, unclustered nós pode então ser agrupado. No começo de cada tal estágio, os nós que remanescem ser aglomerados são tratados como toda pertencendo a um único conjunto do candidato. Os nós são removidos deste único conjunto do candidato de acordo com critérios da similaridade e do connectivity, para chegar em um conjunto verdadeiro. Os nós do membro deste conjunto verdadeiro são removidos então de uma consideração mais adicional, antes do estágio seguinte no processo.
