matlab代码实现meanshift聚类

资 源 简 介

matlab代码实现meanshift聚类

详 情 说 明

Meanshift聚类是一种基于密度的非参数聚类算法，它通过迭代寻找数据点的密度极值点来确定聚类中心，适用于任意形状的簇分布。在MATLAB中实现Meanshift聚类通常需要以下步骤：

核函数与带宽选择：Meanshift依赖于核函数（如高斯核）和带宽参数（即搜索半径）。带宽决定了聚类的粒度，较大会导致较少的聚类中心，较小则可能产生过多的小簇。

迭代搜索密度极值：对每个数据点，计算其邻域内点的均值偏移向量，并将该点沿向量方向移动。重复此过程直至收敛（即位移小于阈值），此时的点即为聚类中心候选。

合并相似中心：由于初始点可能收敛到同一极值点，需通过欧氏距离合并临近的候选中心，最终得到唯一的聚类中心集合。

数据分类：根据收敛后的中心，将原始数据分配到最近的聚类中心，完成类别标记。

实现要点： MATLAB的`pdist2`函数可用于高效计算点间距离。 收敛条件需设定最大迭代次数和最小位移阈值以避免无限循环。 可视化时，可用`scatter`按类别染色数据，并用标记突出聚类中心。

Meanshift的优点是无需预设簇数量，但计算复杂度较高，适合中小规模数据集。对于大数据，可结合采样或优化距离计算来提升效率。