均值漂移

均值漂移（Meanshift）算法理解 1.均值漂移的基本概念：沿着密度上升方向寻找聚簇点 设想在一个有N个样本点的特征空间 初始确定一个中心点center，计算在设置的半径为D的圆形空间内所有的点（xi）与中心点center的向量 计算整个圆形空间内所有向量的平均值，得到一个偏移均值 将中心点center移动到偏移均值位置 重复移动，直到满足一定条件结束   2.均值漂移运算： 2.1 Mean

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