meanshift(均值漂移算法)实际上是一种基于梯度的搜索算法,先看看meanshift简单的推导:给定d维空间Rd中的几个样本点,任选一点x0,,(n维)
meanshift向量的基本形式定义为:
其中Sk是以点x0为球心,半径为h的一个高维球,若是二维,那自然就是一个圆了。k为落入高维球区域内样本的个数.而且这个区域的所有点y满足以下关系:
如下图,假设样本点处在一个二维空间内
如图蓝色点是我们选定的迭代的初始点即x0,将蓝色圆(圆的半径为h)内所有向量相加,相加的结果为如图为黑色向量,其终点指向的是如图所示的