Средний сдвиг
-
Основы среднего сдвига
- Алгоритм кластеризации, основанный на оценке плотности и градиентном спуске.
- Используется для нахождения локальных максимумов плотности в многомерных данных.
-
Процесс среднего сдвига
- Итеративно перемещает окно с центром в текущей точке максимума плотности.
- Вычисляет градиент плотности вокруг текущей точки и делает шаг в этом направлении.
-
Ядра и их применение
- Ядра определяют профиль функции плотности, обычно кусочно-непрерывные и интегрируемые.
- Используются для кластеризации и визуального отслеживания.
-
Преимущества и недостатки
- Независим от приложения, подходит для анализа реальных данных.
- Не требует предопределенной формы кластеров, обрабатывает произвольные пространственные объекты.
- Размер окна «h» имеет физический смысл, в отличие от k-средних.
-
Доступность и дальнейшее чтение
- Варианты алгоритма доступны в различных пакетах машинного обучения и обработки изображений.
- Для более глубокого изучения рекомендуется ознакомиться с оценкой плотности ядра (KDE) и ядром (статистика).