mean shift 예제

안녕하세요 매트, 답장을 주셔서 감사합니다! lidar 데이터에서 타원 개체를 추출하려고 시도하고 있으며 평균 시프트에서 몇 가지 유망한 첫 번째 결과가 있습니다. 나는 실린더 내에서 클러스터를 찾는 밴드 widhts X = Y << Z와 가우시안 커널을 사용하고 있습니다. 당신의 대답은 내가 무엇을하고 있는지 더 잘 이해하는 데 도움이되었습니다. 그리고 가우시안 커널은 사용 가능한 커널에 비해 더 나은 선택이라고 생각합니다. 즐거운 하루 보내세요! 위쪽 애니메이션은 3개의 KDE 표면 피크를 생성하므로 세 개의 클러스터가 생성됩니다. 두 번째 애니메이션은 더 작은 커널 대역폭을 사용하며 3개 이상의 클러스터를 생성합니다. 모든 클러스터링 문제와 마찬가지로 올바른 클러스터링이 없습니다. 대신, 올바른 문제는 도메인 및 응용 프로그램을 감안할 때 합리적으로 보이는 것에 의해 정의 됩니다. 평균 시프트는 다양한 애플리케이션에 맞게 쉽게 조정할 수 있는 하나의 멋진 노브(커널 대역폭 파라미터)를 제공합니다.

평균 시프트는 적당한 수의 클러스터를 생성하기 위해 포인트의 밀도를 영리하게 활용합니다. 커널 대역폭 값은 일부 도메인별 지식에 따라 선택될 수 있습니다. 예를 들어, 위의 이미지 세분화 예에서 대역폭 값은 서로 관련된 것으로 간주될 RGB 색상 공간에 색상이 얼마나 가까워야 하는지로 볼 수 있습니다. 평균 시프트의 좋은 시각적 응용 프로그램은 이미지 세분화입니다. 이미지 세분화의 일반적인 목표는 이미지를 의미상 의미 있는 영역으로 분할하는 것입니다. 이 작업은 이미지의 픽셀을 클러스터링하여 수행할 수 있습니다. 최근에 찍은 다음 사진을 고려하십시오 (주로 좋은 색상 변형으로 인해 이미지 세분화에 대한 좋은 예제 이미지로 만들기 때문입니다). 마지막 단계로, 동일한 지점에서 끝난 예제를 결정하여 동일한 클러스터의 구성원으로 표시합니다. 게시물에 감사드립니다. 그것은 나에게 많은 평균 시프트 알고리즘을 이해하는 데 도움이.

이 게시물을 작성해 주셔서 대단히 감사합니다. 비주얼라이제이스와 명확한 예제는 동료 검토 문헌에서 읽은 몇 가지 개념을 확고히 하기 위해 실제로 효과가 있었습니다. 바라건대 저널은 메소드 논문에 대한 이러한 라인을 따라 요구 사항을 업데이트하기 시작합니다. 또한 제공 된 pytjon 코드에 대해 매우 감사하며, 내 자신의 데이터를 가지고 놀 수 있습니다. 이 첫 번째 예제는 평균 시프트 클러스터링에 대한 sklearn 자습서를 기반으로 합니다.

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