1) the Minimum Within-Cluster Maximum Difference algorithm
最小类内最大差法
2) the Minimum Within-Cluster Variance algorithm
最小类内方差法
1.
Due to its good segmentation quality and wide suitable scope,the Minimum Within-Cluster Variance algorithm (Otsu) is applied more and more widely,which is actually the Least-Squares algorithm (L_2-Norm).
最小类内方差法(Otsu法)因其分割精确,适用范围广而成为广泛采用的一种图像阈值分割方法,它实质上是最小二乘法(基于L_2范数)。
3) the Minimum Within-Cluster Absolute Difference algorithm
最小类内绝对差法
4) Least maximum error method
最小最大残差法
5) minimum interclass variance
类内方差最小化
6) minimum interclass variance
最小类内方差
1.
Image segmentation algorithm combining minimum interclass variance with region growing;
最小类内方差和区域生长相结合的图像分割法
补充资料：最大最小收益决策法
最大最小收益决策法：这是不确定条件下的决策方法之一，它不遵循价值最大化准则，也不考虑各种可能结果的概率，只是从种种自然状态中为每个方案找出一个最小的收益值，然后再从这些最小收益值所代表的不同方案中，选择一个收益最大的方案作为最优方案。这种方案适合于决策者对风险十分厌恶的情况。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条