机器学习的研究方向主要分为三大类:聚类,分类与回归. MeanShift作为聚类方法之一,在视觉领域有着广泛的应用,尤其是作为深度学习回归后的后处理模块而存在着. 接下来,我们先介绍下基本功能流程,然后会用代码的形式来分析. 一.算法原理: MeanShift,顾名思义,由Mean(均值)和shift(偏移)组成.也就是有一个点x,周围有很多点xi,我们计算点x移动到每个点所需要的偏移量之和,求平均,就得到平均偏移量.该偏移量包含大小和方向 ,方向就是周围分布密集的方向.然后点x往平均偏移量方向…

BIRCH:是一种使用树分类的算法,适用的范围是样本数大,特征数小的算法,因为特征数大的话,那么树模型结构就会要复杂很多 DBSCAN:基于概率密度的聚类方法:速度相对较慢,不适用于大型的数据,输入参数有r和k k-means:是通过不断更新聚类中心所进行的一种参数变化,需要输入的参数是需要聚成几类 MEAN-SHIFT:基于核密度估计的漂移算法,使用的是高斯概况密度估计 下面做一个是一个对不同的特征进行特征增强后的准确度的效果 特征增强指的是:对每一样本特征做一个归一化,对归一化后的数据的某个…

原帖地址:http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html   记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流. Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d维空间Rd的n个…

记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流. Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d维空间Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,在空间中任选一点x,那么Mean Shift向量的基本形式定义为: Sk是一个半径为h的高维球区域,满足以下关系的y…

考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景. (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么?  里面对机器学习阶段的划分很不错,就目前而言我们只要做到前两阶段即可) 因为前两篇博客已经介绍了两种算法,所以这里的算法编号从3开始. 3.Mean-shift 1)概述 Mean-shift…

本文由ChardLau原创,转载请添加原文链接https://www.chardlau.com/mean-shift/ 今天的文章介绍如何利用Mean Shift算法的基本形式对数据进行聚类操作.而有关Mean Shift算法加入核函数计算漂移向量部分的内容将不在本文讲述范围内.实际上除了聚类,Mean Shift算法还能用于计算机视觉等场合,有关该算法的理论知识请参考这篇文章. Mean Shift算法原理 下图展示了Mean Shift算法计算飘逸向量的过程: Mean Shift算法的关键…

mean shift聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. mean shift 简介 mean shift, 写的更符合国人的习惯,应该是mean of shift,也就是平均偏移量,或者偏移均值向量.在明确了含义之后,就可以开始如下的具体讲解了. <img src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-b5f01fcdfc7b8503…

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法,和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用于非凸样本集.下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结. 1. 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定.同一类别的样本,他们…

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全…

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.…