機器學習的研究方向主要分為三大類：聚類，分類與回歸。 MeanShift作為聚類方法之一，在視覺領域有着廣泛的應用，尤其是作為深度學習回歸后的后處理模塊而存在着。 接下來，我們先介紹下基本功能流程，然后會用代碼的形式來分析。 一、算法原理： MeanShift，顧名思義，由Mean ...

原帖地址：http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html 記得剛讀研究生的時候，學習的第一個算法就是meanshift算法，所以一直記憶猶新，今天和大家分享一下Meanshift算法，如有錯誤，請在線交流 ...

ref：參考自：這里（目標跟蹤） Meanshift圖像分割：這里 最近看到FT算法使用meanshift算法進行顯著圖的分割，於是就來學習他的姿勢 對於集合中的每一個元素，對它執行下面的操作：把該元素移動到它鄰域中所有元素的特征值的均值的位置，不斷重復直到收斂。 准確的說，不是真正 ...

Meanshift，聚類算法 http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html 記得剛讀研究生的時候，學習的第一個算法就是meanshift算法，所以一直記憶猶新，今天和大家分享一下Meanshift算法，如有 ...

通俗理解Meanshift均值漂移算法 Meanshift車手?? 漂移?? 秋名山??? 不,不,他是一組算法, 今天我就帶大家來了解一下機器學習中的Meanshift均值漂移. Meanshift算法他的本質是一個迭代的過程 ...

　　關於這個meanshift，一來可以用來作為目標跟蹤，二來可以用來進行圖像聚類。我這里只實現了圖像聚類，當然，是按自己的理解編寫的程序。至於目標跟蹤將來一定也是要實現的，因為我最初看這個算法的原因就是想用他來跟蹤目標的。 　　meanshift的基本原理我就不介紹了，比起我的介紹，網上 ...

將密度足夠大的相鄰區域連接，能有效處理異常數據，主要用於對空間數據的聚類。只要靠近區域的密度超過某個閥值，就繼續聚類。將密度足夠大的相鄰區域連接起來。在一個給定范圍的區域內必須至少包含某個數目的點。該類方法將每個簇看作是數據空間中被低密度區域分割開的高密度對象區域，也就是將簇看作是密度 ...

這次將介紹基於MeanShift的目標跟蹤算法，首先談談簡介，然后給出算法實現流程，最后實現了一個單目標跟蹤的MeanShift算法【matlab/c兩個版本】 csdn貼公式比較煩，原諒我直接截圖了… 一、簡介 首先扯扯無參密度估計理論，無參密度估計也叫做非 ...