thresholds filtering

阈值过滤是一种图像处理技术，它基于像素值与预设阈值的比较来进行二值化操作。在图像分析中，这种技术常用于区分前景和背景、提取边缘或分离高亮区域。简单来说，每个像素的灰度值如果大于或等于设定的阈值，则认为它是感兴趣的区域（通常是白色），反之则被认为是另一个区域（通常是黑色）。这种方法可以直观地将连续的灰度数据转换成非黑即白的二值图，便于后续的形状识别、计数等处理。

相关问题

Multi-level Association: Flexible Support and Redundancy filtering • Flexible min-support thresholds: Some items are more valuable but less frequent • Use non-uniform, group-based min-support • E.g., {diamond, watch, camera}: 0.05%; {bread, milk}: 5%; … • Redundancy Filtering: Some rules may be redundant due to “ancestor” relationships between items • milk ⇒ wheat bread [support = 8%, confidence = 70%] • 2% milk ⇒ wheat bread [support = 2%, confidence = 72%] The first rule is an ancestor of the second rule • A rule is redundant if its support is close to the “expected” value, based on the rule’s ancestor翻译解释

多层次关联规则：灵活的支持度和冗余过滤 • 灵活的最小支持度阈值：某些项更有价值但不太频繁 • 使用非均匀、基于组的最小支持度 • 例如，{钻石、手表、相机}：0.05%；{面包、牛奶}：5%；… • 冗余过滤：一些规则可能由于项之间的“祖先”关系而变得冗余 • 牛奶 ⇒ 小麦面包[支持度=8%，置信度=70%] • 2% 牛奶 ⇒ 小麦面包[支持度=2%，置信度=72%]第一个规则是第二个规则的祖先 • 如果一条规则的支持度接近其祖先规则的“预期”值，则该规则被认为是冗余的。

在多层次关联规则挖掘中，为了更好地挖掘不同层次之间的关联规则，我们需要采用灵活的支持度设置方法。这些方法通常包括使用非均匀、基于组的最小支持度阈值，以便更好地适应不同层次的项的支持度变化。例如，如果我们挖掘的是{钻石、手表、相机}这样较高层次的项集，则我们可以将其对应的最小支持度设置为0.05%；而对于较低层次的项集如{面包、牛奶}，我们可以设置相对较高的最小支持度，比如5%。

此外，在挖掘多层次关联规则的过程中，我们还需要考虑冗余过滤的问题。由于不同层次之间的项之间存在“祖先”关系，因此有些规则可能会被其祖先规则覆盖或者被认为是冗余的。例如，如果我们已经挖掘出了牛奶 ⇒ 小麦面包这条规则，那么2% 牛奶 ⇒ 小麦面包这条规则就可以被认为是冗余的，因为前者已经包含了后者的信息。因此，我们需要对挖掘出的规则进行冗余过滤，以提高规则的准确性和可解释性。