Mean Shift
საშუალოთი გადაწევის ალგორითმი გვეხმარება დისკრეტულ განაწილებაში მოვძებნოთ მჭიდროდ განლაგებული ადგილები. ის ასევე გვეხმარება განაწილების მოდის პოვნაში. ის არის იტერაციული ხასიათის ევრისტიკული ალგორითმი, რომელიც პოულობს ლოკალურ ექსტრემუმს.
ვთქვათ მოცემული გვაქვს რაიმე განაწილება, სიმარტივისათვის ავიღოთ სიბრტყეზე განაწილებული წერტილები. ალგორითმი მუშაობას იწყებს რაიმე საწყის პოზიციაზე და ყოველ ბიჯზე:
- პოულობს r რადიუსის სიახლოვეზე არსებულ ელემენტებს მოცემულ განაწილებაში.
- ითვლის ამ ელემენტების წაშუალო კოორდინატს.
- გადავწიოთ დაკვირვების წერტილი გამოთვლილ კოორდინატზე.
ამ ბიჯებს იმეორებს მანამ, სანამ არ იპოვის ლოკალურ ექსტრემუმს(მჭიდროდ განაწილებულ რეგიონს) და გაჩერდება. ამ დროს ალგორითმის მეორე პუნქტი იქნება უშედეგო და დაემთხვევა წინა ბიჯზე გამოთვლილ კოორდინატს. მეტი სიცხადისთვის იხილეთ ვიდეო.
ამ ვიდეოში ნაჩვენებია შემთხვევა როდესაც ერთი გამოკვეთილად მჭიდრო რეგიონი გვაქვს განაწილებაში. პრაქტიკულ ამოცანებში, საშუალოთი გადაწევის მეთოდში იტერაციების რაოდენობა ხშირად იმდენად მცირეა, რომ ალგორითმმა რეალურ დროში მომუშავე პროგრამებში კარგი გამოყენება პოვა. ალგირითმი ფართოდ გამოიყენება კლასტერულ ანალიზში, სტატიკური და დინამიური გამოსახულების დამუშავებაში. ქვემოთ ნაჩვენებია ვიდეო რომელშიც რეალურ დროში ხდება ობიექტის მიდევნება შაშუალოთი გადაწევის მეთოდით.
Comments
Post a Comment