关于中心点的选取

Question

老师，请问下，在均值漂移聚类算法中，每次新的中心点的选择是在现有的未被分类的数据点中选择吧？(我这里所说的数据点意思是数据集中的点，即样本点) 还是说中心点的选取可以不是数据点，而是在空间中的任意一点呢？ 我觉得这个算法的中心点的选取与kmeans有些不一样，因为在你的两个案例中kmeans初始选择的中心点既可以是空间中的任意点也可以是数据点。

所以我的理解是Kmeans既可以选择空间中的任意一点，也可以选择数据点作为初始点。 但是对于means-shift，必须选择数据点作为初始点，因为当第一个中心点不再变化的时候，需要重复初始的算法步骤，这个时候第二个中心的必须是未被分类的数据点，如果是空间中的任意一点，很难确定如何选择。

Answer 1

flare_zhao 2020-08-05 11:52:38

通常来说，两种算法的起始点都不局限于样本点，而是可以是根据样本划分出一个数据空间，然后从空间中取点，meanshift也不是就取一个点，而是可以一次性取一批点，然后进行迭代计算，最后收敛。当然，不少情况下，方便起见，可能直接使用样本点开始。

• WaniuZhang_ITBoy #1

  均值漂移算法中，每个中心点以向量M移动。这个移动方向是怎么确定的呢？还是说这个方向上有样本点且等于向量M才会向前移动？

• flare_zhao 回复 WaniuZhang_ITBoy #2

  向量移动的出发点是原来的中心点，目标点是圈定样本的重心点

• WaniuZhang_ITBoy 回复 flare_zhao #3

  好的，老师。所以向量M指向的是圈定的中心点，且每次不是固定的向中心移动，直到收敛

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