d ụ ng các thu ậ t tốn liên k ế t đơ n.
1.4.3.3 THAY ĐỔI GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH
Nhiều phương pháp phân lớp khơng tham số cĩ thể được tách thành hai phần: phân lớp phân cấp và dự tốn mật độ. Phân lớp phân cấp hoặc tập hợp hoặc phân chia dựa trên một số biện pháp gần đúng. Trong đĩ h là một tham số băng thơng thoả mãn h>0 và K là các hạt nhân toả trịn đối xứng.
Trong đĩ Ck, d là một hằng số bình thường mà gồm K(x) tích hợp. Chức năng K(x) là hạt nhân, sao cho x ≥ 0.
Để phân tích một khơng gian đặc trưng với mật độ f(x), ta phải tìm các phương thức mật độ này. Các chế độ nằm giữa các số khơng của gradient ∇f(x)=0. Gradient của các ước tính mật độ.
Ta xác định chức năng g(x)=-k (x) và đưa g (x) vào
Thuật ngữ đầu tiên là tỷ lệ thuận với ước tính mật độ x tính tốn với hạt nhân G(x)=Cg,d * g(|x|2)
Vì vậy, rõ ràng là vector thay đổi giá trị trung bình mh,G (x) được tính tốn với hạt nhân G là tỷ lệ thuận với dự tốn ước tính mật độ gradient thu được hạt nhân K. Vector thay đổi giá trị trung bình luơn luơn hướng theo hướng tăng tối đa trong mật độ và thủ tục được đảm bảo để hội tụ tại một điểm gần đĩ mật độ khơng cĩ độ dốc. Tĩm tắt thuật tốn như sau.
Thuật tốn thay đổi giá trị trung bình
Bước 1. Quyết định những tính năng khơng gian mà ta muốn thay đổi giá trị trung bình xem xét và cho mỗi tính năng là một vector. Sau đĩ, ta xây dựng d kích thước ma trận.
Bước 2. Chọn ngẫu nhiên một cột để cĩ giá trị trung bình ban đầu.
Bước 3. Xây dựng một ma trận, mà được lặp lại giá trị trung bình ban đầu và sử dụng ma trận này để trừ "dataPts”. Sau đĩ tính tốn bình phương của tất cả các thành phần của ma trận mới và tổng hợp tất cả các cột độc lập để cĩ được một vector "SqDistToAll".
Bước 4. Từ "SqDistToAll", tìm ra các vị trí mà giá trị của chúng cĩ kích thước nhỏ hơn 2. Lưu trữ các vị trí này trong "inInds" và gắn nhãn cho các vị
trí này trong "beenVisitedFlag" mà đại diện cho các vị trí đã được nhĩm. Bước 5. Tính tốn lại giá trị trung bình mới giữa giá trị "inInds".
Bước 6. Lặp lại Bước 3 đến 5 cho đến khi giá trị trung bình hội tụ. Hội tụ
cĩ nghĩa là khoảng cách giữa giá trị trung bình trước đĩ và giá trị trung bình hiện tại nhỏ hơn ngưỡng mà chúng quyết định. Khỏang cách đại diện cho bình phương giá trị trung bình hoặc tổng bình phương khác của chúng.
Bước 7. Sau khi hội tụ, ta cĩ thể nhĩm những vị trí dán nhãn vào cùng một nhĩm. Nhưng trước khi nhĩm, ta phải kiểm tra xem khoảng cách giữa giá trị trung bình được tìm thấy mới và những giá trị trung bình cũ cĩ quá gần nhau hay khơng. Nếu điều đĩ xảy ra, ta nên sát nhập những vị trí dán nhãn vào cụm của giá trị trung bình cũ.
Bước 8. Sau đĩ loại bỏ những dữ liệu nhĩm từ "dataPts" và lặp lại Bước 2 đến 7 cho đến khi tất cả "dataPts" thành nhĩm. Sau đĩ, phân lớp thay đổi giá trị trung bình kết thúc.
Nhận xét thuật tốn thay đổi giá trị trung bình:
Ưu điểm:
a. Một cơng cụ rất linh hoạt cho việc phân tích khơng gian đặc trưng. b. Phù hợp cho các khơng gian tính năng tùy ý.
a. Băng thơng hạt nhân là yếu tố duy nhất cĩ thể kiểm sốt đầu ra. b. Thời gian tính tốn là khá dài.
Hình 13 là kết quả phân vùng ảnh của ảnh Lena bằng cách sử dụng các thuật tốn thay đổi giá trị trung bình.
Kết quả phân vùng ảnh trong hình 13 dường như thực sự phù hợp với cảm giác con người ngoại trừ một số vùng nhỏ tách rời nhau. Tuy nhiên, để
xem xét thời gian tính tốn, đĩ là một phương pháp tốn thời gian
Hình 13: Kết quả phân vùng của ảnh bằng cách sử dụng các thuật tốn thay đổi trung bình.