均值漂移法：中間密，四周散
漂移時擬合度達到前所未有的高度。
輪廓係數:
好的聚類：同乙個聚類內部的樣本要足夠密集，不同的聚類要足夠疏遠
輪廓係數的計算規則：針對乙個特定樣本a，一級該樣本與距離最近的另乙個聚類中所有樣本的平均距離b。一般情況下a
dbscan演算法：從樣本空間任意選擇乙個樣本，以事先給定的半徑做圓，凡被該圓圈中的樣本都視為該樣本的同類。
外周樣本：
孤立樣本：就乙個樣本，自己形成乙個聚類
核心樣本：聚類中心的樣本。
api：
sc.dbscan(eps=epsilon,min_samples=5)
半徑y = model.labels_
x[y == -1]的樣本則是孤立樣本
x[model.core_sample_indices_]為核心樣本
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...
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...
均值漂移演算法實現
值漂移演算法是一種基於密度梯度上公升的非引數方法，它經常被應用在影象識別中的目標跟蹤，資料聚類，分類等場景。其核心思想是 首先隨便選擇乙個中心點，然後計算該中心點一定範圍之內所有點到中心點的距離向量的平均值，計算該平均值得到乙個偏移均值，然後將中心點移動到偏移均值位置 另一種理解 在d維空間中，任選...