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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 shift的基础公式：
偏移均值
Sh:以x为中心点，半径为h的高维球区域； k:包含在Sh范围内点的个数； xi:包含在Sh范围内的点
中心更新
将中心点移动到偏移均值位置
Mt为t状态下求得的偏移均值; xt为t状态下的中心
2.2 引入核函数的偏移均值：
核函数
核函数只是用来计算映射到高维空间之后的内积的一种简便方法，目的为让低维的不可分数据变成高维可分。利用核函数，可以忽略映射关系，直接在低维空间中完成计算。
引入核函数的偏移均值
在均值漂移中引入核函数的概念，能够使计算中距离中心的点具有更大的权值，反映距离越短，权值越大的特性。改进的偏移均值：
其中，x为中心点；xi为带宽范围内的点；n为带宽范围内的点的数量；g(x)为对核函数的导数求负
3.均值漂移的应用：
聚类（K均值聚类）
图像分割（将图像映射到特征空间，对采样点进行均值漂移聚类）
对象轮廓检验（光线传播算法）
目标跟踪（求解最优化Bhattacharya系数函数）
4.均值漂移运算步骤：
1、在未被分类的数据点中随机选择一个点作为中心点；
2、找出离中心点距离在带宽之内的所有点，记做集合M，认为这些点属于簇c。
3、计算从中心点开始到集合M中每个元素的向量，将这些向量相加，得到偏移向量。
4、中心点沿着shift的方向移动，移动距离是偏移向量的模。
5、重复步骤2、3、4，直到偏移向量的大小满足设定的阈值要求，记住此时的中心点。
6、重复1、2、3、4、5直到所有的点都被归类。
7、分类：根据每个类，对每个点的访问频率，取访问频率最大的那个类，作为当前点集的所属类。
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