meanshift聚类matlab代码

以下是一个简单的meanshift聚类的Matlab代码示例：

% 生成数据
data = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2);
        randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];

% 初始化参数
bandwidth = 1;
num_points = size(data,1);
max_iterations = 100;

% 迭代计算
for i = 1:max_iterations
    % 计算每个点的密度
    for j = 1:num_points
        distances = sqrt(sum((data - repmat(data(j,:),num_points,1)).^2,2));
        kernel_vals = exp(-distances.^2/(2*bandwidth^2));
        density(j) = sum(kernel_vals);
    end
    
    % 计算每个点的均值漂移
    for j = 1:num_points
        distances = sqrt(sum((data - repmat(data(j,:),num_points,1)).^2,2));
        kernel_vals = exp(-distances.^2/(2*bandwidth^2));
        mean_shift(j,:) = sum(repmat(kernel_vals,1,2).*data)/sum(kernel_vals);
    end
    
    % 判断是否收敛
    shift_dist = sqrt(sum((mean_shift - data).^2,2));
    idx = shift_dist < 1e-5;
    if all(idx)
        break;
    end
    
    % 更新数据
    data = mean_shift;
end

% 绘制聚类结果
figure;
plot(data(:,1),data(:,2),'k.');
title('Mean Shift Clustering');

该代码使用了一个简单的高斯核函数来计算每个点的密度，并使用均值漂移算法来计算每个点的均值漂移。在迭代过程中，如果所有点的均值漂移都小于某个阈值，则认为算法已经收敛，停止迭代。最终，将聚类结果绘制在图像上。