meanshift聚类算法原理

Meanshift聚类算法是一种基于密度的聚类方法，其原理是通过不断地迭代，将样本点沿着密度方向移动，进而找到样本点分布的全局极值。具体来说，对于每个样本点，算法计算该点周围一定距离内样本点的平均位置，并将该点移动至该平均位置，直到该点满足收敛条件。通过这样的过程，算法能够寻找到样本点集合中的聚类中心。