1 MeanShift(均值偏移)算法 1.1 基本思想 核心概念:沿着密度上升方向寻找聚簇点(爬山算法)。 均值偏移(Mean shift)聚类算法是一种基于滑动窗口(sliding-window)的算法,它试图找到密集的数据点。它还是一种基于中心的算法,它的目标是定位每一组群/类的中心点,通过更新中心点的候选点来实现滑动窗口中的点的平均值。...
首先找到一个你要聚类的点,如图红色点所示,我们称作sample pixel。 接着你需要一个window width,也就是你需要一个范围值,这个值就是这个算法很重要的一个参数。找到width范围内的所有点,如图蓝色圈所示。 接着计算出圈内所有点的均值。均值计算方法可以是直接平均,也可以是加权平均(这个不影响理解)。均值点如图绿...