クラスタリングに基づく特徴抽出の枠組みは、人間の視覚認知プロセスと関連しています。この枠組みでは、特徴抽出を代表的な要素の選択プロセスとして捉えることで、画像のデータ分布をより明確に捉えることができます。人間の視覚認知も、画像をセマンティックなコンポーネントに分解する能力を持っており、クラスタリングに基づく手法はこのような人間の認知プロセスに近いアプローチを提供します。代表的な要素を選択することで、画像内の異なるセマンティックレベルの構造を保持しつつ、データの分布を捉えることができるため、人間の認知プロセスとの整合性が高いと言えます。