数据处理和分析之数据聚类（2）：均值漂移(MeanShift)算法原理与数学基础

数据处理和分析之数据聚类：均值漂移(MeanShift)算法原理与数学基础

数据处理和分析之数据聚类：均值漂移 (Mean Shift)

1. 简介

1.1 均值漂移算法概述

均值漂移（Mean Shift）是一种基于密度的聚类算法，它通过迭代地将数据点移动到其邻域内的平均位置来寻找数据的高密度区域。这一过程可以理解为数据点在密度梯度方向上的漂移，最终达到密度最大的区域，即模式点。均值漂移算法不需要预先设定聚类的数量，这使得它在处理未知数据结构时具有一定的优势。

1.2 算法适用场景分析

均值漂移算法适用于以下场景：

• 数据集具有多个模式或峰点，且这些模式的形状和大小未知。
• 数据集包含噪声或异常值，均值漂移算法具有一定的鲁棒性。
• 数据集的聚类数量未知，算法能够自动确定聚类中心。

1.3 均值漂移与其它聚类算法的比较