国外大牛Mean Shift

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国外大牛Mean Shift

详 情 说 明

Mean Shift是一种基于密度梯度的非参数聚类算法，由计算机视觉领域的国外学者提出。其核心思想是通过迭代寻找数据点在特征空间中密度最大的方向，最终收敛到密度峰值点，实现自动聚类。

算法主要分为两个阶段：首先计算每个点的Mean Shift向量，即指向局部密度增长最快的方向；然后通过不断移动数据点位置，使所有点最终聚集到密度峰值处。整个过程不需要预先指定聚类数量，适合处理任意形状的分布。

相比K-means等算法，Mean Shift的优势在于自动确定簇数量，且对噪声鲁棒性强。早期多用于计算机视觉中的目标跟踪和图像分割，后来扩展到机器学习领域成为经典的无监督学习方法。该算法迭代过程中的带宽参数选择会影响聚类效果，通常需要通过交叉验证来确定最优值。