Meanshift聚類是一種基于密度的非參數(shù)聚類算法，它不需要預(yù)先知道聚類的類別個數(shù)，對聚類的形狀也沒有限制。以下是Meanshift聚類的基本原理、實現(xiàn)步驟以及應(yīng)用場景：
基本原理
Meanshift聚類算法的基本思想是假設(shè)不同簇類的數(shù)據(jù)集符合不同的概率密度分布，找到任一樣本點密度增大的最快方向，樣本密度高的區(qū)域?qū)?yīng)于該分布的最大值，這些樣本點最終會在局部密度最大值收斂，且收斂到相同局部最大值的點被認為是同一簇類的成員。
實現(xiàn)步驟
- 初始化：在未被標記的數(shù)據(jù)點中隨機選擇一個點作為起始中心點。
- 計算密度：找出以當前中心點為中心，半徑為帶寬的區(qū)域中出現(xiàn)的所有數(shù)據(jù)點，認為這些點同屬于一個聚類。
- 更新中心點：以當前中心點為中心點，計算從當前中心點開始到集合中每個元素的向量，將這些向量相加，得到向量shift。
- 迭代：中心點 = 中心點 + shift。即中心點沿著shift的方向移動，移動距離是||shift||。
- 收斂條件：重復(fù)步驟2、3、4，直到shift的大小很小（即迭代到收斂），記住此時的中心點。
- 合并簇類：如果收斂時當前簇的中心點與其它已經(jīng)存在的簇的中心點的距離小于閾值，那么把這兩個簇合并。否則，把當前簇作為新的聚類。
- 分類：根據(jù)每個類，對每個點的訪問頻率，取訪問頻率最大的那個類，作為當前點集的所屬類。
應(yīng)用場景
Meanshift聚類算法在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，如圖像分割、聚類和視頻跟蹤等。
優(yōu)點和缺點
- 優(yōu)點：不需要設(shè)置簇類的個數(shù)；可以處理任意形狀的簇類；算法結(jié)果穩(wěn)定，不需要進行類似K均值的樣本初始化。
- 缺點：聚類結(jié)果取決于帶寬的設(shè)置，帶寬設(shè)置的太小，收斂太慢，簇類個數(shù)過多；帶寬設(shè)置的太大，一些簇類可能會丟失。
Meanshift聚類算法通過迭代更新聚類中心，直到達到收斂條件，能夠有效地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的簇類結(jié)構(gòu)，尤其適用于處理高維度和非線性分布的數(shù)據(jù)集。
