Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Modo de Densidade
Ponto no espaço de características onde a densidade de probabilidade dos dados atinge um máximo local, para o qual o algoritmo Mean Shift converge para identificar o centro de um cluster.
Janela de Busca
Região circular ou esférica em torno de um ponto de dados, definida pela largura de banda, dentro da qual o algoritmo calcula a média ponderada dos pontos para determinar a direção do deslocamento.
Vetor de Deslocamento
Vetor calculado a cada iteração do algoritmo, apontando da posição atual de um ponto para o centro de massa ponderado de seus vizinhos, guiando assim sua progressão em direção ao modo de densidade.
Trajetória de Mean Shift
Caminho percorrido por um ponto de dados através das iterações sucessivas do algoritmo, desde sua posição inicial até sua posição final de convergência em um modo de densidade.
Segmentação de Imagem
Aplicação principal do algoritmo Mean Shift, onde os pixels são tratados como pontos em um espaço de características (cor, posição) para agrupar as regiões homogêneas da imagem.
Espaço de Características Combinado
Espaço multidimensional utilizado para a segmentação de imagem, combinando atributos espaciais (coordenadas x, y) e atributos de aparência (valores de cor RGB ou Lab) para agrupar os pixels.
Estimativa de Densidade por Kernel (KDE)
Método estatístico no qual o Mean Shift se baseia, que estima a função de densidade de probabilidade de um conjunto de dados somando as funções de kernel centradas em cada ponto.
Grade de Busca
Técnica de otimização para encontrar a melhor largura de banda avaliando o desempenho do agrupamento em uma faixa predefinida de valores, frequentemente baseada em métricas como o score de silhueta.
Busca de Modo
Nome alternativo e conceito fundamental do Mean Shift, descrevendo a natureza do algoritmo como um procedimento de busca pelos máximos (modos) da função de densidade subjacente dos dados.
Ponto de Ancoragem
Em certas implementações, um subconjunto de pontos de dados usado para inicializar o algoritmo a fim de reduzir a complexidade computacional, com os outros pontos sendo subsequentemente atribuídos ao modo mais próximo.