Mean Shift Clustering and Mode-Seeking Algorithm
Imaginez que vous dispersez des graines aléatoirement sur un paysage et que chaque graine roule répétitivement vers le haut en direction de la concentration de points de données la plus proche. Finalement, chaque graine se stabilise à un pic local — un mode — de la densité des données. Les graines qui convergent vers le même pic appartiennent au même cluster. Mean Shift formalise cette idée : il lisse les données avec un noyau pour créer une surface de densité, puis déplace itérativement chaque point vers la moyenne pondérée de ses voisins jusqu'à convergence. La largeur de bande du noyau contrôle l'ampleur du lissage de la surface — une grande largeur de bande fusionne les pics voisins en un seul ; une petite largeur de bande révèle une structure fine.
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Sources
- 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
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Shift Clustering and Mode-Seeking Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/mean-shift
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