Bildbrytning är mer än bara en utvidgning av datautvinning till bilddomän. Bildbrytning är en teknik som vanligen används för att extrahera kunskap direkt från bild. Bildsegmentering är det första steget i bildbrytning. Vi behandlar bildsegmentering som problem med partitionering av grafer. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm, Minimum Spanning Tree baserad strukturlikhet Kluster för Bild Gruvdrift med lokala regioner Outliers (MSTSSCIMLRO) för att segmentera den givna bilden och för att upptäcka avvikande mönster (outliers). I MSTSSCIMLRO algoritm använder vi viktat Euclidean avstånd för kanter, vilket är det viktigaste elementet i att bygga grafen från bilden. MST-baserad bildsegmentering är snabb och effektiv metod för att generera en uppsättning segment från en bild. Algoritmen använder ett nytt klustervalideringskriterium baserat på den geometriska egenskapen hos datapartitionen av datamängden för att hitta rätt antal segment. Algoritmen fungerar i två faser. Den första fasen av algoritmen skapar optimalt antal kluster/segment, där som den andra fasen av algoritmen ytterligare segmenterar det optimala antalet kluster/segment och upptäcka lokala regioner avvikelser
Den första fasen av algoritmen skapar optimalt antal kluster / segment, där som den andra fasen av algoritmen ytterligare segment det optimala antalet kluster / segment och upptäcka lokala regioner avvikelser REF.
Minimum Spanning Tree-based Structural Similarity Clustering for Image Mining with Local Region Outliers
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}