均值漂移聚类的

资 源 简 介

均值漂移聚类的

详 情 说 明

均值漂移聚类是一种基于密度的非参数聚类算法，它不需要预先指定聚类数量，而是通过不断寻找数据空间中密度最大的区域来形成聚类中心。该方法尤其适用于数据分布不规则且簇数量未知的场景。

算法核心思想是迭代地向密度增加的方向移动数据点，具体步骤包括：首先在数据点周围定义窗口区域，计算窗口内点的均值并移动窗口至该位置，重复这一过程直到收敛。每个收敛点即为一个聚类中心，所有趋向同一中心的点归为同一簇。

实现过程中通常采用核函数（如高斯核）赋予近邻点更高权重，通过带宽参数控制搜索范围。带宽的选择直接影响聚类效果，较大值易导致欠分割，较小值可能产生过分割。优化方法包括自适应带宽或交叉验证。

可视化环节可绘制原始数据散点图与聚类中心标记，使用不同颜色区分簇类，并叠加核密度估计曲面展示数据分布。收敛路径的动画演示能直观呈现均值漂移过程。

该算法在图像分割、目标跟踪等领域应用广泛，但对高维数据可能面临计算效率问题，实践中常通过采样或近似计算优化性能。