MATLAB实现基于均值漂移的无参数聚类与目标跟踪算法

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的均值漂移算法，支持多维数据聚类与视频目标跟踪。用户可通过调整核函数带宽灵活控制聚类粒度或跟踪精度，算法收敛稳定，适用于无监督学习和视觉分析场景。

详 情 说 明

基于均值漂移的无参数聚类与目标跟踪算法实现

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的均值漂移（MeanShift）算法集成工具，同时支持无监督聚类分析和视频目标跟踪两大功能。算法通过多维核密度估计寻找数据分布模式的密度峰值，无需预设类别数量即可实现自动聚类，并能够有效跟踪视频序列中运动目标的位置变化。其核心优势在于通过调整核函数带宽参数，可以灵活适应不同密度的数据分布与目标尺度变化。

功能特性

• 双模式运行：同一套算法核心支持聚类分析与目标跟踪两种应用场景。
• 无参数聚类：聚类过程无需预先指定类别数量，由数据分布自动决定。
• 灵活核函数：支持Epanechnikov核与Gaussian核，可根据应用场景选择。
• 动态带宽调整：在跟踪模式下可基于目标尺度进行带宽自适应调整，提升鲁棒性。
• 可视化输出：提供迭代收敛曲线、目标运动轨迹动画、相似度变化曲线等多种可视化结果。

使用方法

1. 聚类模式

运行聚类分析功能，需要准备一个 N×D 维的数据矩阵（N为样本数，D为特征维度），并可选地指定核函数带宽参数。

基本命令格式： [centers, labels] = main(data, 'cluster', 'Bandwidth', bw); 其中 data 为输入数据矩阵，bw 为带宽值。函数返回聚类中心坐标 centers 和每个样本的类别标签 labels。

2. 跟踪模式

运行目标跟踪功能，需要提供视频文件路径（或图像序列）以及初始帧中目标的位置（边界框坐标 [x, y, width, height]）。

基本命令格式： trajectory = main(videoPath, 'track', 'InitialBox', initBox, 'KernelType', 'Epanechnikov'); 函数将返回每一帧中目标边界框的坐标序列 trajectory，并生成跟踪过程的可视化结果。

系统要求

• 平台: MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱: Image Processing Toolbox（用于视频帧读取与图像处理）

文件说明

本项目的主入口文件实现了核心调度逻辑，根据用户输入的模式选择参数，分别调用聚类或跟踪功能模块。它负责解析输入数据与配置参数，初始化算法运行环境，执行均值漂移迭代计算过程，并最终组织与返回相应的计算结果与可视化图表。该文件集成了数据预处理、算法核心迭代、结果后处理与图形化展示的完整流程。