均值漂移聚类是一种将数据点聚类在一起以形成具有相似特征的组的方法。它是一个将点移近或远离簇的平均值或中心点的迭代过程，用于查找数据集中的模式或模式。它可用于多种应用，例如图像分割和对象识别。
均值平移算法通常首先将数据集中的每个点初始化为不同的簇。对于每个点，计算包含该点的簇的平均值。然后，该点向该簇的平均值移动，并且算法迭代，直到该点不再移动。结果是一组簇，其中每个点都接近它所分配到的簇的平均值。
与其他聚类算法（例如 k 均值和层次聚类）相比，均值漂移聚类具有多种优势。首先，它不需要先验知道数据集中的簇数，因此它可以自动确定最佳簇数。其次，它很大程度上取决于数据的分布方式，而不是基于关于集群的预定假设。最后，它对异常值不敏感，可以处理非凸簇。
然而，均值漂移聚类并非没有缺点。也就是说，它的计算成本很高，并且可能并不总是收敛到可靠的解决方案。此外，无法直接控制用于创建集群的参数。
尽管存在这些缺点，均值漂移聚类仍然是分析大型数据集的有用工具，并且可以提供对数据集结构的深入了解，这是使用传统方法无法发现的。
