Инд. авторы:	Бериков В.Б., Пестунов И.А., Труссард М.
Заглавие:	Построение кластерного ансамбля для сегментации гиперспектральных изображений
Библ. ссылка:	Бериков В.Б., Пестунов И.А., Труссард М. Построение кластерного ансамбля для сегментации гиперспектральных изображений // Всероссийская конференция «Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов (SDM – 2015)» 24 – 28 августа 2015 года: Сборник трудов / Институт вычислительных технологий СО РАН. - 2015. - Новосибирск. - С.38-43. - ISBN: 978-5-905569-10-4. - Гос. регистр. №: 0321502971.
Внешние системы:	РИНЦ: 24360016;
Реферат:	rus: В работе предлагается алгоритм сегментации гиперспектральных изображений, основанный на коллективном подходе к кластерному анализу. Для получения базовых вариантов группировки используются результаты алгоритма k-средних для различных параметров работы. Итоговое решение строится с помощью предлагаемого алгоритма, путем вычисления усредненной коассоциативной матрицы прототипов. Эффективность алгоритма исследуется на реальных гиперспектральных изображениях.
Издано:	2015
Физ. характеристика:	с.38-43
Конференция:	Название: Всероссийская конференция «Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов» Аббревиатура: SDM-2015 Город: с. Усть-Сема, Республика Алтай Страна: Россия Даты проведения: 2015-08-24 - 2015-08-28 Ссылка: http://conf.nsc.ru/SDM-2015
Цитирование:	[1] Бондур В.Г. Современные подходы к обработке больших потоков гиперспектральной и многоспектральной аэрокосмической информации // Исследование Земли из космоса. 2014. № 1. С. 4–16. [2] Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен - М.: Мир, 1976. - 559 с. [3] Гонсалес Р., Вудс М. Цифровая обработка изображений. Техносфера, 2006. - 812 с. [4] Пестунов И.А., Синявский Ю.Н. Алгоритмы кластеризации в задачах сегментации спутниковых изображений // Вестник КемГУ. 2012. № 4/2 (52). C. 110–125. [5] Jain A.K. Data clustering: 50 years beyond K-means // Pattern Recognition Letters. 2010. Vol. 31 (8). P. 651–666. [6] Topchy A., Law M., Jain A., Fred A. Analysis of Consensus Partition in Cluster Ensemble // Fourth IEEE International Conference on Data Mining (ICDM’04). 2004. P. 225–232 [7] Ghosh J., Acharya A. Cluster ensembles // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2011. Vol. 1(5). P. 305–315. [8] Пестунов И.А., Бериков В.Б., Куликова Е.А., Рылов С.А. Ансамблевый алгоритм кластеризации больших массивов данных // Автометрия. 2011. Т. 47, № 3. С. 49–58. [9] Berikov V. Weighted ensemble of algorithms for complex data clustering // Pattern Recognition Letters. 2014. Vol. 38. P. 99–106. [10] Arbelaitz O., Gurrutxaga I., Muguerza J., Perez J., Perona I. An extensive comparative study of cluster validity indices // Pattern Recognition. 2013. P. 243–256. [11] http://alweb.ehu.es/ccwintco/index.php?title=Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes (дата обращения: 20.06.2015).