@Article{, title={Comparison Among Image Clustering Algorithms مقارنة بين خوارزميات تجميع الصور}, author={Khalid Mohammed Saffer}, journal={Academic Science Journal مجلة العلوم الاكاديمية}, volume={7}, number={3}, pages={242-258}, year={2011}, abstract={Data clustering is a fundamental operation used in unsupervised images generally
clustering involves asset of data (e.g.: image pixels) into specified no of clusters, the
motivation behind clustering is to find inherit structure in the data and to expose the structure
as asset of groups.
Our search concern with taking image clustering problem using four clustering algorithms
named K-mean, K-median, PSO and hybrid of two algorithms, PSO and k-mean. These
algorithms applied on three gray brain images then compare the results.

تعتبر عملية تجميع البيانات عملية جوهرية استخدمت في الصور ذات البيانات غير المرتبة او المجمعة ، بصورة عامة عملية التجميع تتضمن ترتيب البيانات (مثلاً معلومات صورة) الى مجموعة من العناقيد او المصنفات لغرض الحصول على هيكل وراثي للبيانات وعرض الهيكل المذكور كمجاميع مرتبة.ويتضمن البحث مقارنة النتائج التي يتم الحصول عليها من خلال تطبيق 4 خوارزميات للغرض اعلاه هي (K-mean, K-median, PSO and hybrid of two algorithms, PSO and k-mean) على 3 صور للدماغ من نوع gray .} }