Meanshift聚类

资 源 简 介

Meanshift聚类

详 情 说 明

Meanshift聚类是一种基于密度的非参数化算法，其核心思想是利用概率密度的梯度方向进行迭代优化，最终收敛到密度分布的局部极值点（即聚类中心）。该算法最显著的特点是不需要预先指定聚类数量，而是通过数据分布的密度自然形成聚类结构。

算法工作原理可以形象地理解为：在特征空间内，每个数据点都代表一个"登山者"，它们会沿着概率密度的梯度方向（即上坡方向）不断移动，最终所有收敛到同一个峰顶的点就属于同一类别。这种爬山过程通过反复计算窗口内数据点的均值向量（即重心）来实现，因此得名"Mean Shift"。

相比k-means等传统聚类方法，Meanshift具有两大优势：一是自动确定聚类数量，二是能发现任意形状的聚类结构。但计算复杂度较高是其主要缺点，特别是在处理大规模数据时。实际应用中常用于图像分割、目标跟踪等计算机视觉领域，算法对噪声数据也表现出较好的鲁棒性。

实现过程中的关键参数是核函数的带宽（即搜索窗口半径），它直接影响聚类结果的分辨率。带宽过大可能导致不同类别被合并，过小则会产生过多碎片化聚类。现代改进算法通常会采用自适应带宽策略来提升性能。