什么是Mean Shift聚类算法？

[航游火星]

什么是Mean Shift聚类算法？

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a.在未被标记的数据点中随机选择一个点作为中心center；
b.找出离center距离在bandwidth之内的所有点，记做集合M，认为这些点属于簇c。同时，把这些求内点属于这个类的概率加1，这个参数将用于最后步骤的分类
c.以center为中心点，计算从center开始到集合M中每个元素的向量，将这些向量相加，得到向量shift。
d.center = center+shift。即center沿着shift的方向移动，移动距离是||shift||。
e.重复步骤b、c、d，直到shift的大小很小（就是迭代到收敛），记住此时的center。注意，这个迭代过程中遇到的点都应该归类到簇c。
f.如果收敛时当前簇c的center与其它已经存在的簇c2中心的距离小于阈值，那么把c2和c合并。否则，把c作为新的聚类，增加1类。
g.重复a、b、c、d、e直到所有的点都被标记访问。
h.分类：根据每个类，对每个点的访问频率，取访问频率最大的那个类，作为当前点集的所属类。