mean shift 예제

마지막 단계로, 동일한 지점에서 끝난 예제를 결정하여 동일한 클러스터의 구성원으로 표시합니다. 그런 다음 위의 지점에서 평균 이동을 실행할 수 있습니다. 다음 애니메이션에서는 커널 대역폭 값이 25인 가우시안 커널을 사용하여 알고리즘이 실행될 때 각 포인트가 어떻게 이동하는지 보여 주며, 이 애니메이션은 다음과 같습니다. 적절한 시간 내에 실행할 수 있도록 이미지의 축소 버전(160×120)을 클러스터링했습니다. 이 게시물에서는 평균 교대에 대한 개요를 제공하고 몇 가지 강점과 약점에 대해 설명합니다. 이 블로그 게시물에 사용된 모든 코드는 github에서 찾을 수 있습니다. 친애하는 매트, 평균 시프트 클러스터링과 관련된이 매우 실용적이고 유용한 게시물에 감사드립니다. 이 알고리즘에 대한 이해할 수있는 자료를 만나는 것은 매우 어려웠습니다. 파이썬의 코드를 Matlab으로 변환하고 KNN을 추가하여 각 지점의 대역폭을 조정했습니다(적응 평균 시프트). 첫 번째 및 두 번째 그림과 관련된 질문이 있습니다 (이 표면의 KDE 표면 및 윤곽 선도 플롯은 각각).

Matplotlib을 통해 이러한 수치를 어떻게 생성했습니까? Matlab에서 surf() 및 윤곽() 함수를 사용했지만 결과가 올바르지 않은 것 같습니다 (대역폭 = 2가있는 가우시안 커널에서 포인트 [-10:20,-10:20]에 관한 것을 잊어 버린 것 같습니다). 각 클러스터의 점에서 평균 벡터 및 공변 행렬을 설정했습니까 (대역폭 = 2를 가진 평균 시프트 프로세스 후)? 2차원 공간에서 점 세트를 고려합니다. C를 중심으로 반지름 r을 커널로 가정합니다. 평균 시프트는 수렴 될 때까지 더 높은 밀도 영역으로 이 커널을 반복적으로 이동하는 것을 포함하는 언덕 등반 알고리즘입니다. 모든 교대조는 평균 시프트 벡터로 정의됩니다. 평균 시프트 벡터는 항상 밀도가 최대 증가하는 방향을 가리킵니다. 모든 반복에서 커널은 중심 또는 그 안에 있는 점의 평균으로 이동됩니다. 이 평균을 계산하는 방법은 커널의 선택에 따라 다릅니다. 이 경우 가우시안 커널이 플랫 커널 대신 선택되면 모든 점에 먼저 커널의 중심에서 거리가 증가함에 따라 기하급수적으로 감소하는 가중치가 할당됩니다.

수렴에서는 시프트가 커널 내부에 더 많은 점을 수용할 수 있는 방향이 없습니다. joblib.parallel_backend 컨텍스트에 있지 않으면 없음은 1을 의미합니다. -1은 모든 프로세서를 사용하는 것을 의미합니다. 자세한 내용은 용어집을 참조하십시오. 위에서 언급 했듯이, 나는 단순성 때문에 의미 교대를 정말 좋아합니다. 전체 최종 결과는 커널 대역폭 값인 하나의 매개 변수에 의해 제어됩니다. k-means와 같은 다른 클러스터링 접근 방식은 여러 클러스터를 입력으로 지정해야 합니다. 특정 시나리오에서는 이 작업을 사용할 수 있지만 대부분의 경우 클러스터 수를 알 수 없습니다. 아래에서 는 x축을 따라 일부 집단의 밀도를 추정하기 위해 가우시안 커널을 사용하여 1-d의 예를 플로팅합니다. 각 샘플 포인트가 우리의 추정치에 작은 가우시안을 추가하는 것을 볼 수 있습니다: 위의 방정식은 약간 위협적일 수 있지만 여기에 있는 그래픽은 개념이 매우 간단하다는 것을 명확히 해야 합니다. 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. 평균 시프트 알고리즘은 시각적 추적에 사용할 수 있습니다. 이러한 알고리즘중 가장 간단한 알고리즘은 이전 이미지에서 개체의 색상 히스토그램을 기반으로 새 이미지에 신뢰도 맵을 만들고 평균 시프트를 사용하여 개체의 이전 위치 근처에서 신뢰도 맵의 피크를 찾습니다. 신뢰도 맵은 새 이미지의 확률 밀도 함수로, 새 이미지의 각 픽셀에 확률을 할당하며, 이는 이전 이미지의 오브젝트에서 발생하는 픽셀 색상의 확률입니다.

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