meanshift
Mean Shift 算法通过更新质心的候选位置为 所选定区域 的偏移均值。 然后，这些候选者在后处理阶段被过滤以消除近似重复，从而形成最终质心集合。
算法流程
1、在指定的区域内计算偏移均值(如下图的黄色的圈)；
2、移动该点到偏移均值点处；
重复上述的过程(计算新的偏移均值，移动)，直到满足了最终的条件，退出；
均值偏移向量
其中，
上面的均值偏移向量是最简单的形式，还有许多改进过的均值偏移向量（引入了核函数等等）；
sklearn中的参数
[class sklearn.cluster.MeanShift]
bandwidth=None： float，高斯核函数的带宽，如果没有给定，则使用sklearn.cluster.estimate_bandwidth 自动估计带宽；
seeds=None： array, shape=[n_samples, n_features]，我理解的 seeds 是初始化的质心，如果为 None 并且 bin_seeding=True，就用 clustering.get_bin_seeds 计算得到；
bin_seeding=False： boolean，在没有设置 seeds 时起作用，如果 bin_seeding=True，就用 clustering.get_bin_seeds 计算得到质心，如果 bin_seeding=False，则设置所有点为质心；
min_bin_freq=1： int，clustering.get_bin_seeds 的参数，设置的最少质心个数；
以上三个参数要结合起来理解；
cluster_all=True： boolean，如果为 True，所有的点都会被聚类，包括不在任何核内的孤立点，其会选择一个离自己最近的核；如果为 False，孤立点的类标签为 -1；
n_jobs=1： int，多线程；
-1：使用所有的cpu；
1：不使用多线程；
-2：如果 n_jobs<0，(n_cpus + 1 + n_jobs)个cpu被使用，所以 n_jobs=-2 时，所有的cpu中只有一块不被使用；
示例代码
A demo of the mean-shift clustering algorithm
print(__doc__)
import numpy as np
from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
# #############################################################################
# Generate sample data
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
X, _ = make_blobs(n_samples=10000, centers=centers, cluster_std=0.6)
# #############################################################################
# Compute clustering with MeanShift
# The following bandwidth can be automatically detected using
bandwidth = estimate_bandwidth(X, quantile=0.2, n_samples=500)
ms = MeanShift(bandwidth=bandwidth, bin_seeding=True)
ms.fit(X)
labels = ms.labels_
cluster_centers = ms.cluster_centers_
labels_unique = np.unique(labels)
n_clusters_ = len(labels_unique)
print("number of estimated clusters : %d" % n_clusters_)
# #############################################################################
# Plot result
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle
plt.figure(1)
plt.clf()
colors = cycle('bgrcmykbgrcmykbgrcmykbgrcmyk')
for k, col in zip(range(n_clusters_), colors):
my_members = labels == k
cluster_center = cluster_centers[k]
plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], col + '.')
plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col,
markeredgecolor='k', markersize=14)
plt.title('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)
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原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45718593 作者：hjimce一、mean shift 算法理论Mean shift 算法是基于
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