MeanShift聚类分割算法

目录

1 MeanShift算法的数学原理

1. 密度估计

2. 均值向量计算

3. 位置更新

4. 收敛条件

2 MeanShift算法的详细步骤

1 初始化

2 迭代过程

3 聚类

3 示例代码

1 MeanShift算法的数学原理

        MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动，找到数据点的密度峰值，从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。

1. 密度估计

        MeanShift算法通过核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）来估计数据点的密度。核密度估计的公式如下：

其中:

• f^(x)是在点 x 处的估计密度。
• n 是数据点的总数。
• h 是带宽参数。
• d 是数据的维度。
• K 是核函数，通常使用高斯核函数：