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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Clustering of Fruits Image Based on Color and Shape Using K-Means Algorithm

verfasst von : Vidya Maskar, Kanchan Chouhan, Prashant Bhandare, Minal Pawar

Erschienen in: Techno-Societal 2020

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Clustering Algorithm is an unsupervised machine learning technique. Unsupervised Machine learning well defined unknown patterns in data. Clustering is the process of organizing data into specific groups. Clustering is mainly deals with finding a structure or pattern in a collection of uncategorized data. Clustering has been studied for a long time by many researchers with different methods. In this project work, we deal with object clustering problem. Here, we proposed a K-means algorithm. K-means algorithm is the easiest and prominent unsupervised machine learning algorithm. We apply the K-means algorithm for grouping the fruits as per these features. The experiment conducted on small clustering dataset and results found that the K-means algorithm s help for clustering object.

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Literatur
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Zurück zum Zitat Al-falluji RAA (2016) Color, shape and texture based fruit recognition system. J Adv Res Comput Eng Technol (IJARCET) 5(7) Al-falluji RAA (2016) Color, shape and texture based fruit recognition system. J Adv Res Comput Eng Technol (IJARCET) 5(7)
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Zurück zum Zitat Mei X (2006) Object clustering by K-means algorithm with binary sketch templates. 978-1-5090-3484-0/16/$31.00 ©2016 IEEE. Mei X (2006) Object clustering by K-means algorithm with binary sketch templates. 978-1-5090-3484-0/16/$31.00 ©2016 IEEE.
Metadaten
Titel
Clustering of Fruits Image Based on Color and Shape Using K-Means Algorithm
verfasst von
Vidya Maskar
Kanchan Chouhan
Prashant Bhandare
Minal Pawar
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-69921-5_64

    Marktübersichten

    Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.