Innovación en Minería de Datos para el Tratamiento de Imágenes: Agrupamiento K-media para Conjuntos de Datos de Forma Alargada y su Aplicación en la Agroindustria.

• Autores: Trung Pham, Gustavo A. Lobos, Cristian L. Vidal Silva
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 30, Nº. 2, 2019, págs. 135-142
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Innovation in Data Mining for the Image Processing: K-means Clustering for Data Sets of Elongated Forms and its Application in the Agroindustry.
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• Resumen
  • español

    Este trabajo presenta un innovador método de agrupación K-media modificado basado en la teoría de conjunto junto con su aplicación en el ámbito de procesamiento de imágenes agroindustrial. K-media tradicional permite la agrupación de conjuntos en subconjuntos mediante la definición de centros según la fórmula de distancia. Cuando los datos se concentran en formas sin un sentido hiper-esférico, esta herramienta permite que el centro del conjunto, con un único punto, se convierta en un subconjunto de muchos puntos. En este artículo se presenta una modificación de la fórmula de distancia que permite dar mayor flexibilidad para el estudio de casos en agricultura. Mediante ejemplos numéricos, la funcionalidad y aplicabilidad del método modificado de agrupación K-media es evaluada en imágenes infrarrojas provenientes de ensayos de déficit hídrico en trigo.

  • English

    This paper presents an innovative modified method of K-means clustering based on the set theory together with its application in the processing images of the agroindustry field. Traditional K-means permits the clustering of sets in subsets by means of defining their center according to the distance formula. When the data is concentrated in forms without a hyper-spherical sense, this tool allows the center of the set, with a single point, to become a subset of many points. In this article we present a modification of the distance formula that allows giving more flexibility for the study of cases in agriculture. Using numerical examples, the functionality and applicability of the modified method of K-means grouping is evaluated in infrared images from water deficit tests in wheat.