均值漂移演算法是一種常見的聚類演算法，經常被應用在影象識別中的目標跟蹤、資料聚類等場景中。
該演算法思想比較簡單，對於給定的一定數量樣本，首先隨便選擇乙個點，然後計算該點一定範圍之內所有點到中心點的距離向量的平均值作為偏移均值(也就是改點範圍內的質心)，然後將中心點移動到偏移均值位置，通過這種不斷重複的移動，可以使中心點逐步逼近到最佳位置。也即：該點會從隨機點移動到高密度中心點。
我看到大部分介紹均值漂移演算法的都講到這裡，然後基於這個就可以聚類了。所以我迷茫了。弄了好久才明白其聚類的方法。
如圖，隨機選擇乙個點，其半徑範圍為a，a圓內點質心靠右, 按照質心畫圓形成b,計算質心,…最後大概到c圓的位置。
我們從前面沒有涵蓋到的點，再隨機選擇一點，繼續上一步步驟。
如果我們把所有質心移動軌跡畫出來，然後把移動軌跡終點相近(一定範圍內)的歸為一類，如圖三種顏色。這樣就形成了三類。
當然可能某些點被多個軌跡覆蓋了, 那麼把該點歸到覆蓋最多的那一類。
MeanShift 均值漂移演算法
前面說了k means聚類演算法，這裡我們介紹一種新的聚類演算法 meanshift，它常被用在影象識別中的目標跟蹤，資料聚類 分類等場景，前者的核函式使用了epannechnikov核函式，後者使用了gaussian 高斯核函式 一 演算法的原理理解 1 核函式 在mean shift演算法中引入...
Meanshift（均值漂移）
通過給出一組多維資料點，其維數是 x,y,r,g,b 均值漂移可以用乙個視窗掃瞄空間來找到資料密度最大的區域，可以理解為資料分布最集中的區域。在這裡需要注意，由於空間位置 也就是上面的x和y 的變化範圍與顏色的變化範圍 上面的r,g,b 有極大的不同，所以，meanshift對這兩個維數要採用不同的...
目標跟蹤 Meanshift演算法 均值漂移演算法
傳統的meanshift演算法在跟蹤中有幾個優勢 1 演算法計算量不大，在目標區域已知的情況下完全可以做到實時跟蹤 2 採用核函式直方圖模型，對邊緣遮擋 目標旋轉 變形和背景運動不敏感。1 缺乏必要的模板更新 2 跟蹤過程中由於視窗寬度大小保持不變，當目標尺度有所變化時，跟蹤就會失敗 3 當目標速度...