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人工智能完整词典
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密度模态
在特征空间中的一个点，该点的数据概率密度达到局部最大值，Mean Shift算法会收敛到该点以识别聚类中心。
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搜索窗口
一个围绕数据点的圆形或球形区域，由带宽定义。算法在该区域内计算点的加权平均值，以确定移动方向。
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位移向量
算法在每次迭代中计算的向量，该向量从点的当前位置指向其邻居的加权质心，从而引导其向密度模态移动。
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Mean Shift轨迹
一个数据点在算法连续迭代过程中所经过的路径，从其初始位置到最终收敛到一个密度模态的位置。
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图像分割
Mean Shift算法的一个标志性应用，其中像素被视为特征空间（颜色、位置）中的点，用于将图像的均匀区域分组。
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组合特征空间
用于图像分割的多维空间，它结合了空间属性（x, y坐标）和外观属性（RGB或Lab颜色值）来对像素进行分组。
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核密度估计 (KDE)
Mean Shift算法所依据的统计方法，它通过对每个点为中心的核函数求和来估计数据集的概率密度函数。
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网格搜索
一种优化技术，用于在预定义的值范围内评估聚类性能来找到最佳带宽，通常基于轮廓系数等指标。
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模态搜索
Mean Shift的别名和基本概念，描述了算法的本质是作为搜索数据基础密度函数的最大值（模态）的过程。
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锚点
在某些实现中，使用的数据点子集来初始化算法以降低计算复杂度，其他点随后被分配到最近的模态。
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