均值漂移聚类算法，一个外国人写的，很详细的解释。

资 源 简 介

均值漂移聚类算法，一个外国人写的，很详细的解释。

详 情 说 明

均值漂移聚类是一种非参数化的特征空间分析方法，特别适合处理图像分割和计算机视觉任务。这种算法不需要预先指定聚类数量，而是通过数据点的密度梯度来自然形成聚类中心。

算法核心思想是通过迭代过程寻找数据分布中密度最大的区域。每个数据点都会被赋予一个滑动窗口，在每次迭代中窗口会朝着密度增加的方向移动，直到收敛到局部密度最大值点。这种特性使得它对不规则形状的簇和噪声数据都具有很好的鲁棒性。

在图像处理领域，均值漂移被广泛应用于颜色聚类和图像分割。算法会将像素的颜色值(RGB或Lab空间)和空间坐标(x,y)组合成5维特征向量进行处理，这样既考虑了颜色相似性也保持了空间连续性。

提供的MATLAB实现包含了完整的算法流程：从核函数定义、带宽选择到迭代收敛的完整过程。代码经过优化可以直接应用于实际图像，其中包含了对彩色图像预处理、特征空间构建以及后处理等完整步骤。

配套的word文档详细解释了算法数学原理，包括核密度估计、梯度上升推导等关键概念。中英文双版本适合不同阅读习惯的研究者，其中还包含了与k-means等传统聚类方法的对比分析，帮助理解算法优势。

该资源特别适合需要实现图像自动分割或目标跟踪的研究人员，所有代码都经过实际图像测试，可以快速集成到现有图像处理流程中。文档中还列出了相关改进论文的参考文献，方便进行算法扩展和性能优化。