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Optimisation of pattern recognition in textile field

机译：纺织领域模式识别的优化

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摘要

We introduce in this article a new formulation of cluster validity index, which allows us to find the correct number of clusters with high degree of overlap and then solve many problems in pattern recognition, machine learning, data mining, and so on. This new index can be used for several applications in different fields like medicine, marketing and especially in textile where colour image segmentation, image analysis processing and printed pattern have an important role. This measure is based on maximum entropy principle. Our approach does not require any parameter adjustment; it is, thereby, completely automatic. Many simulated and real examples are presented, showing the superiority of our measure to the existing ones. We show also an extension of this method to non-Gaussian mixture and its application to different forms with or without overlap.
机译：我们在本文中介绍了一种新的聚类有效性指数表述，它使我们能够找到具有高度重叠度的正确聚类数，然后解决模式识别，机器学习，数据挖掘等方面的许多问题。该新索引可用于医学，市场营销等不同领域的多种应用，尤其是在纺织品中，其中彩色图像分割，图像分析处理和印刷图案起着重要作用。该度量基于最大熵原理。我们的方法不需要任何参数调整；因此，它是完全自动的。给出了许多模拟的和真实的示例，显示了我们的措施优于现有措施的优越性。我们还展示了该方法对非高斯混合的扩展，以及对具有或不具有重叠的不同形式的应用。

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