from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth

这段代码用于进行均值漂移聚类，其中MeanShift是均值漂移聚类的类，estimate_bandwidth是用来估计带宽的函数，它能够根据数据的分布情况自动估计最佳的带宽大小。

具体的使用方法如下：

1. 首先，需要创建一个MeanShift的实例，可以通过指定带宽大小和其他参数来进行初始化。

2. 然后，需要使用estimate_bandwidth函数来估计最佳的带宽大小，该函数会返回一个标量值作为带宽参数。

3. 最后，调用MeanShift的fit方法来对数据进行聚类，该方法会返回一个标签数组，表示每个样本所属的簇。

示例代码如下：

import numpy as np
from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth

# 生成随机数据
X = np.random.randn(100,2)

# 估计带宽
bandwidth = estimate_bandwidth(X, quantile=0.2, n_samples=500)

# 创建MeanShift的实例
ms = MeanShift(bandwidth=bandwidth, bin_seeding=True)

# 训练模型
ms.fit(X)

# 预测结果
labels = ms.labels_

# 输出结果
print(labels)

在这个例子中，我们使用了随机生成的二维数据进行聚类，先使用estimate_bandwidth函数估计最佳的带宽大小，然后创建MeanShift的实例并进行训练，最后输出聚类结果。