均值漂移（Mean Shift）算法

均值漂移是一种非参数化聚类算法，其主要思想是通过不断地寻找样本密度最大的方向来确定聚类中心，从而实现聚类分析。其基本流程如下：

1.选取数据点作为起始点，设定搜索半径和停止阈值。

2.在搜索半径内寻找所有数据点，并计算它们的质心。

3.将质心作为新的起始点，并重复步骤2和3，直到满足停止条件。

4.将最终的质心作为聚类中心，将数据点划分到相应的簇中。

均值漂移算法的优点是不需要预先设定聚类中心个数，且对噪声点具有较好的鲁棒性，同时可以处理数据空间中任意形状的聚类。但其缺点是计算效率较低，尤其是在高维数据空间中，会出现维数灾难问题。