均值漂移(Meanshift)算法流程

均值漂移算法是一種常見的聚類算法，經常被應用在圖像識別中的目標跟蹤、數據聚類等場景中。 該算法思想比較簡單，對於給定的一定數量樣本，首先隨便選擇一個點，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爲偏移均值(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

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