AI用語集

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用語

密度モード

データの確率密度が局所的な最大値に達する特徴空間内の点。Mean Shiftアルゴリズムはこの点に収束し、クラスタの中心を特定する。

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用語

探索ウィンドウ

データ点を取り囲む円形または球形の領域で、バンド幅によって定義される。アルゴリズムはこの領域内で点の加重平均を計算し、移動の方向を決定する。

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用語

シフトベクトル

アルゴリズムの各反復で計算されるベクトル。点の現在の位置から近傍の加重重心に向かって指し示し、密度モードへの収束を導く。

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用語

Mean Shiftの軌跡

データ点がアルゴリズムの連続する反復を通じてたどる経路。初期位置から密度モード上の最終収束位置までを指す。

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用語

画像セグメンテーション

Mean Shiftアルゴリズムの代表的な応用例。ピクセルを特徴空間（色、位置）内の点として扱い、画像内の均質な領域をグループ化する。

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用語

結合特徴空間

画像セグメンテーションに使用される多次元空間。空間属性（x、y座標）と外観属性（RGBまたはLabの色値）を組み合わせてピクセルをグループ化するために使用される。

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用語

カーネル密度推定 (KDE)

Mean Shiftの基礎となる統計的手法。各点を中心としたカーネル関数の合計によって、データセットの確率密度関数を推定する。

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用語

グリッドサーチ

最適なバンド幅を見つけるための最適化手法。事前に定義された値の範囲でクラスタリングのパフォーマンスを評価し、シルエットスコアなどの指標に基づいて行われる。

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用語

モード探索

Mean Shiftの別名および基本的な概念で、アルゴリズムがデータの基礎となる密度関数の最大値（モード）を探索する手順であるという性質を表している。

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用語

アンカーポイント

一部の実装において、計算量を削減するためにアルゴリズムを初期化するために使用されるデータポイントのサブセットであり、他のポイントはその後、最も近いモードに割り当てられる。