中心点漂移非监督聚类算法

资 源 简 介

中心点漂移非监督聚类算法

详 情 说 明

中心点漂移算法是一种强大的非监督聚类技术，它在功能上与经典的k-means算法有相似之处，但具有更广泛的应用场景。该算法的核心优势在于不需要预先指定聚类数量，能够自动发现数据中的自然分组。

与k-means不同，中心点漂移使用实际数据点作为聚类中心（称为medoids），而不是计算均值点。这使得算法对异常值更具鲁棒性，特别适合处理非球形分布的数据。算法通过迭代过程让每个数据点向局部密度最大的区域移动，最终收敛到稳定的聚类中心。

在图像分割领域，中心点漂移表现出色。它能有效处理颜色、纹理等特征的聚类，将图像划分为有意义的区域。由于算法基于实际像素值寻找代表点，分割结果往往能更好地保留图像边界信息。

Matlab实现提供了便捷的验证平台，研究人员可以通过调整核函数和停止阈值等参数来优化聚类效果。该算法在计算机视觉、模式识别等领域都有重要应用价值。