【Python实例第17讲】均值偏移聚类算法

最新推荐文章于 2025-06-13 15:58:12 发布

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本文介绍了机器学习中的均值偏移算法，它是一个用于寻找密度函数最大值点的非参数技术，常用于聚类分析和图像处理。算法通过迭代找到密度的极值点，能自动设置类数。文中还提供了一个演示示例，展示了均值偏移聚类在确定3个聚类时的过程。

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均值偏移(mean shift)是一个非参数特征空间分析技术，用来寻找密度函数的最大值点。它的应用领域包括聚类分析和图像处理等。

均值偏移算法

均值偏移是一个迭代地求密度函数极值点的方法。首先，从一个初始估计 $x$ 出发。这里要给定一个核函数 $K(x_i-x)$ , 典型采用的是高斯核。核函数用来确定 $x$ 的邻近点的权，而这些邻近点用来重新计算均值。这样，在 $x$ 点的密度的加权均值

$m(x)=∑xi∈N(x)K(xi−x)xi∑xi∈N(x)K(xi−x)m(x)=\dfrac{\sum_{x_i\in N(x)}K(x_i-x)x_i}{\sum_{x_i\in N(x)}K(x_i-x)}$

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欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望

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