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K-Means算法适合处理无标签数据的分类问题，是无监督学习中最常用的算法之一，影响该算法的两大要素是聚类中心和聚类个数K；K-Means++算法基本上解决了聚类中心的问题；而如何选择聚类中心K的个数需要一种新的算法，那就是均值漂移算法-Mean Shift算法。
均值漂移向量:距离
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核函数-权重
高斯核函数:很常用
均值漂移算法原理
均值漂移算法的解释:概率密度
均值漂移算法流程
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