Machine learning
Mean Shift
Mean Shiftは、非パラメトリックな反復的モード探索アルゴリズムであり、基底となる確率密度関数のピークをクラスタとして識別します。元々はパターン認識における勾配推定のためにFukunagaとHostetler (1975) によって導入されましたが、ロバストな特徴空間解析と画像セグメンテーションのためにComaniciuとMeer (2002) によって大幅に拡張され、普及しました。k-meansとは異なり、Mean Shiftはクラスタ数の事前指定を必要とせず、データ密度から完全にクラスタ構造を導き出します。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Shift Clustering and Mode-Seeking Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/mean-shift
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