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乌穆特·欧泽特姆;丹尼斯·埃尔多格马斯;罗伯特·詹森

均值漂移谱聚类。 （英语） Zbl 1132.68653号

模式识别 41，第6期，1924-1938（2008）.
摘要：近年来，由于数据亲和矩阵的谱分解，人们对聚类方法越来越感兴趣，这些方法在各种情况下都能取得良好的结果。然而，对于这些方法在数据分布方面的完整理论理解尚不清楚。在本文中，我们提出了一种基于谱聚类的均值偏移模式合并方法，作为一种理论上有充分依据的方法，该方法能够通过核密度估计对基于亲和度的聚类进行概率解释。此连接还允许原则性内核优化，并允许使用各向异性的可变大小内核来匹配本地数据结构。我们展示了该算法在图像分割应用中的性能，并将其聚类结果与著名的Mean Shift和Normalized Cut算法进行了比较。

引用于2文件

理学硕士：

68吨10 模式识别、语音识别
68T05年 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

基于相似性的聚类;非参数密度估计;平均位移;连接的组件;光谱聚类

软件：

BSDS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{U.Ozertem}等人，模式识别41，第6期，1924-1938（2008；Zbl 1132.68653）
全文： 内政部

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