Meanshift解析

本文详细解析了Mean Shift算法的推导过程,通过高维球体和核函数的概念,阐述了算法如何寻找概率密度最大的区域。此外,还介绍了如何将Mean Shift应用于图像聚类,通过定义像素点的概率密度,实现颜色和位置的综合考虑,进而进行有效的聚类操作。

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Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.

 1. Meanshift推导

给定d维空间R

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