机器学习-*-MeanShift聚类算法及代码实现

MeanShift

该算法也叫做均值漂移，在目标追踪中应用广泛。本身其实是一种基于密度的聚类算法。
主要思路是：计算某一点A与其周围半径R内的向量距离的平均值M，计算出该点下一步漂移（移动）的方向（A=M+A）。当该点不再移动时，其与周围点形成一个类簇，计算这个类簇与历史类簇的距离，满足小于阈值D即合并为同一个类簇，不满足则自身形成一个类簇。直到所有的数据点选取完毕。

一般形式

对于给定的 n 维空间$R^n$ 中的 m 个样本点$X^i$，i=1…m，对于其中一个样本X，他的均值漂移向量为：$$M_h(X)=\frac{1}{K}\ast \sum _{X^i\in S_h}(X^i-X)$$，其中$S_h$指的是一个半径为h的球状领域，定义为$S_h(X)=\{y|(y-x)(y-x{)}^T\le h^2\}$，如下图所示

蓝色圈内表示半径h的区域$S_h$，黄色箭头尾部指的是计算前的数据点$X$，箭头本身是指的计算后的漂移向量$M_h(X)$。由上图可以看出，均值漂移会不断的往密度较大的区域移动。熟悉的同学可能了解到，一般用的