Mean-Shif算法平均偏移示意图

Mean-Shift算法平均偏移示意图展示了一种基于概率密度函数的非参数聚类方法。在图中，我们可以看到一系列的数据点，它们代表着待分类的对象。算法通过计算每个数据点与其邻域内其他点的均值偏移来找到数据的密度峰值。随着时间的推移，数据点会不断向其邻域内的均值偏移，最终收敛于一个局部密度极大值，即一个聚类中心。这个过程会重复进行，直到所有的数据点都被分配到相应的聚类中。Mean-Shift算法具有较好的抗噪声能力和对非线性边界的适应性，因此在图像分割、目标跟踪等领域得到了广泛应用。