2—均值聚类

均值聚类（Mean shift clustering）是一种非参数化的聚类算法，不需要预先指定聚类数量。其基本思想是通过不断更新样本点的位置来寻找数据分布的局部极大值点，从而得到聚类中心。具体步骤如下：

1. 初始化每个样本点的位置为自身的均值。
2. 对于每个样本点，计算其周围所有样本点的距离，并根据距离计算一个权重，距离越近的点权重越大。
3. 根据权重计算出样本点的新位置，即通过加权平均计算出新的均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到样本点的位置变化小于某个阈值或达到最大迭代次数为止。
5. 将最终位置相近的样本点归为同一类别。

均值聚类算法的优点是不需要预先指定聚类数量，能够自动发现数据中的聚类结构。然而，该算法的缺点是对参数的选择比较敏感，需要调节合适的带宽参数来控制样本点的移动距离。此外，算法的时间复杂度比较高，在大规模数据集上运行较慢。

总之，均值聚类是一种基于密度的聚类算法，通过不断更新样本点的位置来寻找数据分布的局部极大值点，从而得到聚类中心。它的优点是不需要预先指定聚类数量，能够自动发现数据中的聚类结构。