提案手法では、クラスタリングの際に特徴ベクトルの重み付けを行っているが、別の手法(例えば、クラスタ中心の計算など)を用いても同様の効果が得られるだろうか。
別の手法、例えばクラスタ中心の計算を用いることで、同様の効果が得られる可能性はありますが、いくつかの重要な違いがあります。ENACTでは、特徴ベクトルの重み付けを行うことで、各ピクセルの情報量に基づいてクラスタリングを行い、情報の損失を最小限に抑えています。クラスタ中心の計算を用いる場合、特にk-meansのような手法では、クラスタの中心点に基づいてデータを分類するため、情報の局所的な変化を捉えにくい可能性があります。したがって、重み付けを行うアプローチは、情報の保持とクラスタリングの精度を向上させるために有効であり、特に物体検出のような高精度が求められるタスクにおいては、ENACTのアプローチが優位性を持つと考えられます。