MeanShift 算法是机器学习中的经典非参数聚类方法之一，广泛应用于图像分割、目标跟踪等领域。它通过迭代更新数据点的位置来寻找概率密度函数的局部极大值，从而实现聚类分析。简单来说，就是让数据点不断“移动”到密度更高的区域，最终形成稳定的聚类中心。

本文将深入解析 MeanShift 的核心原理，并附上 MATLAB 源码 🌟。首先介绍其数学基础，包括核函数和带宽选择的重要性；接着展示如何用代码实现从初始化到收敛的完整过程；最后结合实际案例，演示其在图像分割上的应用效果。无论是初学者还是进阶用户，都能从中受益！

如果你对聚类算法感兴趣，不妨动手试试吧！💪 MATLAB MeanShift 聚类算法