【摘 要】
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均值漂移聚类(Mean shift clustering,MSC)算法及其变体在模式识别和计算机视觉任务中具有广泛的应用。本文基于MSC模型研究了具有高斯核的算法的动力学特性。证明MSC在给定
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均值漂移聚类(Mean shift clustering,MSC)算法及其变体在模式识别和计算机视觉任务中具有广泛的应用。本文基于MSC模型研究了具有高斯核的算法的动力学特性。证明MSC在给定混合型位置大数据的凸包中具有解。根据收缩映射的原理,提供了一个充分条件,取决于引入高斯核的参数,以保证解的唯一性。结果表明,在该条件下,解也是全局稳定的,并且呈指数收敛。当条件不成立时,MSC算法可能会具有多个均衡,由于每个均衡都有其自己吸引盆地,因此可以用于聚类。基于此,条件可用于估计适当的参数,以确保MSC算法具
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