opencv - K-Means 替代方案和性能

Question

我一直在阅读有关相似性度量和图像特征提取的内容；大多数论文都将 k-means 称为一种很好的统一聚类技术，我的问题是，是否有任何替代 k-means 聚类的方法对特定集表现更好？

Answer 1

您可能想看看 MeanShift 聚类，它比 K-Means 有几个优势:

1. 不需要预设数量的集群
2. K-Means 簇收敛到 n 维 voronoi 网格，MeanShift 允许其他簇形状

MeanShift 在 OpenCV 中以 CAMShift 的形式实现，CAMShift 是一种用于跟踪视频序列中的对象的 MeanShift 自适应。

如果您需要更多信息，可以阅读这篇关于 MeanShift 和计算机视觉的优秀论文: Mean shift: A robust approach toward feature space analysis