skift, en enkel iterativ procedur som skiftar varje datapunkt till genomsnittet av datapunkter i dess grannskap, generaliseras och analyseras i detta papper. Denna generalisering gör vissa k-medel som kluster algoritmer sina specialfall. Det visas att medelskifte är en modesökningsprocess på en yta som konstruerats med en "skuggkärna". För Gaussiska kärnor är medelskiftning en gradientkartläggning. Konvergens studeras för medelväxlingar. Klusteranalys behandlas som ett deterministiskt problem med att hitta en fast medelpunkt som kännetecknar datan. Tillämpningar inom klusterbildning och Houghtransform visas. Medelskifte betraktas också som en evolutionär strategi som utför multistart global optimering.
En genomsnittlig skiftalgoritm är en enkel iterativ procedur som skiftar varje datapunkt till genomsnittet av datapunkter i sitt grannskap; det är en allmän algoritm som kan användas för dataklustring, analys och datorseende REF.
Mean shift, mode seeking, and clustering
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}