scikit-learn之聚类算法之Mean Shift

最新推荐文章于 2025-05-17 14:15:36 发布
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#机器学习 #聚类算法 #Mean Shift

本文介绍了Mean Shift聚类算法的工作原理，包括算法流程和在sklearn库中的参数设置。Mean Shift通过不断迭代计算偏移均值来更新质心，最终形成稳定的聚类中心。sklearn.cluster.MeanShift类提供了自动估计带宽等功能，并可通过参数调整来适应不同的聚类需求。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Mean Shift 算法通过更新质心的候选位置为 所选定区域 的偏移均值。 然后，这些候选者在后处理阶段被过滤以消除近似重复，从而形成最终质心集合。

算法流程

1、在指定的区域内计算偏移均值(如下图的黄色的圈)；
这里写图片描述
2、移动该点到偏移均值点处；
这里写图片描述
重复上述的过程(计算新的偏移均值，移动)，直到满足了最终的条件，退出；

均值偏移向量
这里写图片描述
其中， S k S_{k}

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机器学习系列 - Mean Shift聚类
君子之学必日新，日新者日进也。不日新者必日退，未有不进而不退者
02-02 1957
Mean Shift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是Mean Shift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部密度最大值收敛，且收敛到相同局部最大值的点被认为是同一簇类的成员。Mean Shift在计算机视觉领域的应用非常广，如图像分割，聚类和视频跟踪等。不需要设置簇类的个数，自动发现潜在的聚类中心，对于高维度和非线性分布的数据集也有很好的适应性。
机器学习之SKlearn（scikit-learn）的K-means聚类算法
人工智能研究所的博客
06-24 1721
Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一.
mean-shift聚类
05-06
资源里面包含了聚类方法中mean-shift聚类方法的实现，代码是matlab代码，导入matlab即可使用。
简单易学的机器学习算法——Mean Shift聚类算法
jacke121的专栏
03-08 2655
简单易学的机器学习算法——Mean Shift聚类算法
机器学习---继k-means算法的meanshift聚类算法
最新发布
weixin_45325365的博客
05-17 869
k-means算法和meanshift算法都是机器学习中的无监督式学习，k-means算法的不足点是需要给定中心簇点点个数k，meanshift算法不要给定中心簇点个数（属于无参数的算法）。k-means算法是基于与中心簇点的距离来归类的，meanshift是根据当前点的偏移均值向密度高的方向偏移，所以meanshift也叫均值漂移算法。Meanshift算法是一个迭代的过程，是先算出以h为半径的高维圆的中心C的偏移均值d，然后将该中心C按照偏移均值d移动。是指一个半径为h的高维球。
Mean Shift 聚类算法
sophia_xw的博客
12-03 2133
原文：https://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/45718593  一、mean shift 算法理论 Mean shift 算法是基于核密度估计的爬山算法，可用于聚类、图像分割、跟踪等，因为最近搞一个项目，涉及到这个算法的图像聚类实现，因此这里做下笔记。 (1)均值漂移的基本形式 给定d维空间的n个数据点集X，那么对于空间中的任意点x的mean ...
聚类算法：Mean Shift
weixin_41521681的博客
05-13 7671
目录 简介 meanshift算法理论 Mean Shift算法原理 算法步骤 算法实现 其他 聚类算法之Mean Shift Mean Shift算法理论 Mean Shift向量 核函数 引入核函数的Mean Shift向量 聚类动画演示 Mean Shift的代码实现 算法的Python实现 scikit-learnMeanShift演示 scikit-...
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 均值聚类
weixin_60669486的博客
04-21 575
K-means算法起源于1967年，由James MacQueen和J. B. Hartigan提出。它的基本原理是是将n个点划分为K个集群，使得每个点都属于离其最近的均值（中心点）对应的集群。K-Means算法距离公式：通常采用欧几里得距离来计算数据点与质心之间的距离d(Xi,Cj)=||Xi−Cj||2d(Xi,Cj)=||Xi−Cj||2 其中，XiXi是数据点，CjCj是质心。目标函数：目标是最小化所有数据点与所属簇的质心之间的距离平方和。
Scikit-learn_聚类算法_均值漂移聚类
feizuiku0116的博客
09-10 660
一.描述 均值漂移聚类是另一种基于质心的算法，旨在发现一个样本密度平滑的blobs。它的工作原理与K均值聚类十分相似，但也存在一些明显差异。首先，均值漂移聚类不需要像k均值聚类那样指定集群数量；其次，均值漂移聚类会寻找密集区域并将其作为集群中心；最后，均值漂移聚类将稀疏区域视为噪声或异常点 二.实例 ...
008、Scikit-learn基础教程
Code is fun.
06-18 1224
Scikit-learn(sklearn)是Python中一个非常优秀和流行的机器学习库,它提供了一系列高效的数据挖掘和数据分析工具,建立在NumPy、SciPy和matplotlib等优秀开源项目之上。它集成了包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理等常见任务的机器学习算法。这篇教程将带领大家全面了解sklearn的基础知识,并通过大量实例来学习如何使用这个强大的库进行机器学习任务。
Meanshift方法实现聚类分类
06-25
利用meanshift 方法进行聚类分类，能够实现数据点分类，并以“+”展示数据中心，给各个簇以不同颜色区分。
Meanshift，聚类算法讲解
05-19
Meanshift，聚类算法入门讲解 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Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,在空间中任选一点x，那么Mean Shift向量的基本形式定义为:
机器学习--聚类算法之mean shift
qq_42178122的博客
04-20 4898
聚类算法之mean shift1. mean shift的概念2. 算法解析2.1 算法流程2.2 算法公式3.mean shift的应用场景4.实例分析 1. mean shift的概念 相对于k-mean和k-mean++算法，mean shift（均值便宜）算法，都是基于聚类中心的聚类算法。但是，mean shift的优势在于不需要事先制定类别个数k（无监督学习）。 mean shift的基本概念：沿着密度上升方向寻找聚簇点。 2. 算法解析 2.1 算法流程 设想在一个有N个样本点的特征空间，利用m
聚类之Mean Shift算法
夏小悠的博客
07-15 2621
本篇博客主要介绍了Mean Shift算法原理及其实现步骤，用代码做了详细地说明，并对书上的代码做了些优化，迭代速度提升了许多。
mean shift聚类算法分析
stesha_chen的博客
03-26 3538
最近看一个车道线识别的算法LaneNet，其中用到了mean shift进行聚类，然后研究了一下这个聚类算法，主要是从代码中了解的，简单记录一下自己的理解，防止以后忘记。meanshift code 使用mean shift聚类我们不用预先知道数据需要聚集为几类，算法会自动找出几个cluster。 随机数据 在开始使用mean shift算法之前先随机生成几蔟数据，方便后面验证聚类效果。 ...
图解Mean-Shift聚类算法
zhf的博客
05-22 1804
前期回顾 K-Means聚类算法 — 算法原理、质心计算、距离度量、聚类效果评价及优缺点    与K-Means算法不一样的是，Mean Shift 算法可以自动决定类别的数目。与K-Means算法一样的是，两者都用集合内数据点的均值进行中心点的移动。 声明 以下部分内容来源于：meanshift算法 Mean Shift算法原理    meanshift 算法其实通过名字就可以看到该算法的核心，mean(均值)，shift(偏移)，简单的说，也就是有一个点 xxx,它的周围有很多个点xix_i.
调用sklearn.MeanShift聚类算法的测试
weixin_41636030的博客
03-21 1967
利用sklearn用MeanShift聚类算法测试 #导入相关的模块 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.externals import joblib import numpy, time import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MeanShift, est...
Python实现Mean Shift聚类算法
moge19的专栏
12-30 9122
Mean Shift算法，又称均值聚类算法，聚类中心是通过在给定区域中的样本均值确定的，通过不断更新聚类中心，直到聚类中心不再改变为止，在聚类、图像平滑、分割和视频跟踪等方面有广泛的运用。 Mean Shift向量 对于给定的n维空间RnR^nRn中的m个样本点X(i),i=1,...,mX^{(i)},i=1,...,mX(i),i=1,...,m对于其中的一个样本X，其Mean Shift向量...
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