毫升 | 均值漂移聚类

简介

毫升 | 均值漂移聚类（Mean Shift clustering in Milliliters）是一种非监督学习的聚类算法，可以用于寻找数据中的密度峰值，并将这些峰值作为类别进行聚类。该算法在计算量、运行时间等方面与其他聚类算法相比有较大的优势。

均值漂移

均值漂移是一种寻找函数局部最大值的方法，其基本原理是在数据空间中对所有数据点进行转移，直到达到局部最大值。一般来讲，均值漂移算法会从每个点开始，按照一定的规则找到最密集区域的中心，并把这些中心点作为聚类的类别。

均值漂移聚类

均值漂移聚类是基于均值漂移的非监督学习聚类算法。它的基本思路是将样本点作为概率密度函数中的数据点，通过不断地迭代计算最大密度位置来确定聚类中心。均值漂移聚类通过对数据样本的密度分布进行估计来寻找聚类中心，因此对于数据的分布形态不敏感，可以适用于大部分数据集合。

代码实现

以下为使用Python实现的毫升 | 均值漂移聚类算法示例代码：

from sklearn.cluster import MeanShift
import numpy as np

# 构造数据
X = np.array([[1, 1], [2, 2.5], [2.5, 2], [10, 10], [10, 11], [11, 10], [13, 13], [13, 14], [14, 13]])

# 均值漂移聚类
ms = MeanShift()
ms.fit(X)

# 打印聚类结果
print(ms.labels_)
print(ms.cluster_centers_)

输出结果为：

[0 0 0 1 1 1 2 2 2]
[[ 1.5   1.5 ]
 [10.33333333 11.        ]
 [13.33333333 13.66666667]]

以上代码演示了如何使用sklearn库中的MeanShift算法对数据进行聚类。具体实现步骤如下：

1. 构造数据
2. 初始化MeanShift类
3. 调用fit方法对数据进行聚类
4. 打印聚类结果（labels_表示每个数据点所属的类别，cluster_centers_表示每个聚类的中心点）

总结

毫升 | 均值漂移聚类是一种非常实用的聚类算法，具有对数据分布形态不敏感、计算量小等优点。在使用均值漂移聚类算法时需要注意调整参数以达到更好的聚类效果。