論文の概要: Convergence Analysis of Mean Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08463v3
• Date: Tue, 7 Nov 2023 09:36:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 19:45:58.800175
• Title: Convergence Analysis of Mean Shift
• Title（参考訳）: 平均シフトの収束解析
• Authors: Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka
• Abstract要約: 平均シフトはカーネル密度推定(KDE)のモードを求める 本研究では,MSアルゴリズムによって生成されたモード推定シーケンスの収束保証と収束率の評価について述べる。 解析的カーネルとEpanechnikovカーネルをカバーする既存のカーネルを拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.444456690812097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The mean shift (MS) algorithm seeks a mode of the kernel density estimate (KDE). This study presents a convergence guarantee of the mode estimate sequence generated by the MS algorithm and an evaluation of the convergence rate, under fairly mild conditions, with the help of the argument concerning the {\L}ojasiewicz inequality. Our findings extend existing ones covering analytic kernels and the Epanechnikov kernel. Those are significant in that they cover the biweight kernel, which is optimal among non-negative kernels in terms of the asymptotic statistical efficiency for the KDE-based mode estimation.
• Abstract（参考訳）: 平均シフト(MS)アルゴリズムは、カーネル密度推定(KDE)のモードを求める。 本研究では,MSアルゴリズムが生成するモード推定シーケンスの収束保証と,比較的穏やかな条件下での収束率の評価について,この不等式に関する議論の助けを借りて提案する。 本研究は解析的カーネルとepanechnikovカーネルを対象とする既存カーネルの拡張である。 これらは、KDEに基づくモード推定の漸近的統計効率の観点から、非負のカーネルの中で最適である双重カーネルをカバーする点で重要である。

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