Kuis Segmentasi Gambar Berbasis Clustering

Apakah kelebihan menggunakan k-means clustering untuk segmentasi gambar?

• Membutuhkan waktu yang lama untuk proses segmentasi gambar

• Menghasilkan segmentasi gambar yang tidak akurat

• Tidak mampu mengelompokkan piksel gambar berdasarkan warna atau fitur lainnya

• Mampu mengelompokkan piksel gambar berdasarkan warna atau fitur lainnya dengan efisien.

Apakah kelemahan menggunakan k-means clustering untuk segmentasi gambar?

• Kelemahan k-means clustering adalah performa yang buruk dengan data non-linear atau cluster dengan ukuran dan kepadatan yang berbeda.

• K-means clustering tidak sensitif terhadap pencilan (outlier)

• K-means clustering cocok untuk cluster dengan ukuran dan kepadatan yang sama

• K-means clustering memiliki performa yang baik dengan data non-linear

Apa itu fuzzy clustering dalam konteks segmentasi gambar?

• Metode segmentasi gambar menggunakan pendekatan probabilitas untuk menentukan keanggotaan piksel dalam setiap kelompok.

• Metode segmentasi gambar menggunakan pendekatan linier untuk menentukan keanggotaan piksel dalam setiap kelompok.

• Fuzzy clustering dalam segmentasi gambar adalah metode yang menggunakan pendekatan deterministik untuk menentukan keanggotaan piksel dalam setiap kelompok.

• Fuzzy clustering adalah metode segmentasi gambar yang menggunakan pendekatan logika fuzzy untuk menentukan keanggotaan piksel dalam setiap kelompok.

Bagaimana fuzzy clustering berbeda dari k-means clustering dalam segmentasi gambar?

• Fuzzy clustering memungkinkan titik data untuk menjadi bagian dari beberapa cluster dengan tingkat keanggotaan yang bervariasi, sedangkan k-means clustering mengassign setiap titik data ke hanya satu cluster.

• Fuzzy clustering hanya cocok untuk data numerik, sedangkan k-means clustering cocok untuk data kategorikal.

• Fuzzy clustering menggunakan algoritma regresi logistik, sedangkan k-means clustering menggunakan algoritma decision tree.

• Fuzzy clustering tidak memperhitungkan tingkat keanggotaan data, sedangkan k-means clustering memperhitungkan tingkat keanggotaan data.

Kapan kita harus menggunakan fuzzy clustering daripada k-means clustering untuk segmentasi gambar?

• Ketika semua objek dalam gambar memiliki batas yang jelas

• Ketika kita ingin hasil segmentasi yang lebih kasar

• Ketika terdapat ketidakpastian atau ketidakjelasan dalam batas antara objek yang berbeda

• Ketika kita ingin mengurangi waktu komputasi

Apa saja aplikasi praktis dari k-means clustering dalam segmentasi gambar?

• Mengubah resolusi gambar

• Menggabungkan beberapa gambar menjadi satu

• Menghapus latar belakang gambar

• Segmentasi gambar untuk mengidentifikasi objek atau wilayah yang berbeda dalam gambar.

Mengapa penting untuk memahami konsep clustering dalam segmentasi gambar?

• Untuk membuat gambar menjadi lebih buram

• Agar gambar terlihat lebih kompleks

• Untuk mengidentifikasi dan memisahkan objek atau bagian gambar yang serupa.

• Karena konsep clustering tidak relevan dalam segmentasi gambar