הסטת ממוצע (Mean Shift)
הסטת ממוצע (Mean Shift) היא אלגוריתם איטרטיבי לא-פרמטרי לחיפוש אופנים (modes), המזהה אשכולות כפסגות של פונקציית צפיפות הסתברות בסיסית. האלגוריתם הוצג לראשונה על ידי פוקונאגה והוסטלר (Fukunaga and Hostetler, 1975) לצורך אמידת גרדיאנט בזיהוי תבניות, והורחב והופץ באופן משמעותי על ידי קומניצ'יו ומיר (Comaniciu and Meer, 2002) לניתוח מרחב תכונות חסין ולפילוח תמונות. בניגוד ל-k-means, הסטת ממוצע אינה דורשת מפרט מראש של מספר האשכולות, אלא מסיקה את מבנה האשכולות כולו מצפיפות הנתונים.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Shift Clustering and Mode-Seeking Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- DBSCANלמידת מכונה↔ compare
- אשכול היררכילמידת מכונה↔ compare
- אשכול K-meansלמידת מכונה↔ compare
- אשכול ספקטרלילמידת מכונה↔ compare