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提出一种在特征空间进行非监督学习的新技术。以信息理论观点，把特征空间看成是两个不同的源所组成，即“峰（ｍｏｄｅ）”和“谷（ｖａｌｅｙ）”。一个熵门限被用来自动区分特征空间中的不同单元。那些标号为“峰”的单元被连接起来形成峰的区域。提出一个修改的Ａｋａｉｋｅ信息准则来求解相应的聚类有效化问题。当所有必需的参数都估计出来以后，将一个基于多数博弈论演化而来的标号算法用于求解分割所对应的优化问题。新方法应用到彩色图象的分割问题中，整个分割过程是自动进行的