通過估計 Kernel Density Gradient 而不去估計 Kernel Density 自身，來分析點分佈。配合反覆沿 Gradient 移動，一樣可做到良好的 clustering。
也因為只關心 Gradient 的估計式較簡化，最終僅含 window size 一個未知數，因此較常見的核方法更為 robust。
該找個機會試作看看。
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2008年5月15日 星期四
Mean Shift
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通過估計 Kernel Density Gradient 而不去估計 Kernel Density 自身，來分析點分佈。配合反覆沿 Gradient 移動，一樣可做到良好的 clustering。
也因為只關心 Gradient 的估計式較簡化，最終僅含 window size 一個未知數，因此較常見的核方法更為 robust。
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