自适应均值漂移

资 源 简 介

自适应均值漂移

详 情 说 明

均值漂移算法作为一种非参数化的聚类技术，其核心优势在于对初始化和异常值的鲁棒性。与k-均值算法形成鲜明对比的是，均值漂移不需要预先指定聚类数量，而是通过数据密度自然形成聚类结构。这种特性使其成为k-均值初始化的理想选择。

算法工作原理是通过迭代地向数据密度更高的区域移动数据点，最终收敛到密度峰值。这个过程不需要任何初始质心的设定，完全依赖数据本身的分布特性。在应对异常值时，由于算法基于整体密度分布进行决策，个别离群点不会显著影响最终聚类结果。

实际应用中可以结合两种算法的优势：先使用均值漂移确定数据的大致分布中心，再将这些中心点作为k-均值的初始质心。这种混合方法既能避免k-均值对初始化的敏感性，又能继承k-均值计算效率高的特点，特别适用于大规模数据集的聚类分析场景。