Mean Shift
Mean Shift on ei-parametrinen, iteratiivinen moodinhakualgoritmi, joka tunnistaa klusterit todennäköisyystiheysfunktion piilevien huippujen perusteella. Alun perin Fukunaga ja Hostetler (1975) esittelivät sen gradienttiestimaattina kuviontunnistuksessa, mutta Comaniciu ja Meer (2002) laajensivat ja popularisoivat sitä merkittävästi vankkaan piirreavaruusanalyysiin ja kuvien segmentointiin. Toisin kuin k-means, Mean Shift ei vaadi klusterien lukumäärän ennalta määrittämistä, vaan se johtaa klusterirakenteen täysin datatiheydestä.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- Fukunaga, K. & Hostetler, L. D. (1975). The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition. IEEE Transactions on Information Theory, 21(1), 32–40. DOI: 10.1109/TIT.1975.1055330 ↗
- Comaniciu, D. & Meer, P. (2002). Mean shift: A robust approach toward feature space analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(5), 603–619. DOI: 10.1109/34.1000236 ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed., Ch. 14). Springer. ISBN: 978-0-387-84858-7
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Shift Clustering and Mode-Seeking Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/machine-learning/mean-shift
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- DBSCANKoneoppiminen↔ compare
- Hierarkkinen ryvästyminenKoneoppiminen↔ compare
- K-means-klusterointiKoneoppiminen↔ compare
- Spektrinen klusterointiKoneoppiminen↔ compare
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →