一、Mean Shift算法概述

Mean Shift算法，又称为均值漂移算法，Mean Shift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的，在后来由Yizong Cheng对其进行扩充，主要提出了两点的改进：

• 定义了核函数；
• 增加了权重系数。

核函数的定义使得偏移值对偏移向量的贡献随之样本与被偏移点的距离的不同而不同。权重系数使得不同样本的权重不同。Mean Shift算法在聚类，图像平滑、分割以及视频跟踪等方面有广泛的应用。

二、Mean Shift算法的核心原理

2.1、核函数

在Mean Shift算法中引入核函数的目的是使得随着样本与被偏移点的距离不同，其偏移量对均值偏移向量的贡献也不同。核函数是机器学习中常用的一种方式。核函数的定义如下所示：

$\mathbf{X}$表示一个$d$维的欧式空间，$x$是该空间中的一个点$x=\left \{ x_1,x_2,x_3\cdots ,x_d \right \}$，其中，$x$的模$\left \| x \right \|^2=xx^T$，$\mathbf{R}$表示实数域，如果一个函数$K:\mathbf{X}\rightarrow \mathbf{R}$存在一个剖面函数$k:\left [ 0,\infty \right ]\rightarrow \mathbf{R}$，即

K(x)=k(∥x∥2)

$$K\left ( x \right )=k\left ( \left \| x \right \|^2 \right )$$

并且满足：

(1)、

k
$k$是非负的

(2)、



k

$k$是非增的

(3)、

k
$k$是分段连续的

那么，函数



K(x)

$K\left ( x \right )$就称为核函数。

常用的核函数有高斯核函数。高斯核函数如下所示：

$$N\left ( x \right )=\frac{1}{\sqrt{2\pi }h}e^{-\frac{x^2}{2h^2}}$$

其中，$h$称为带宽(bandwidth)，不同带宽的核函数如下图所示：

上图的画图脚本如下所示：

''' Date:201604026 @author: zhaozhiyong '''
import matplotlib.pyplot as plt
import math

def cal_Gaussian(x, h=1):
    molecule = x * x
    denominator = 2 * h * h
    left = 1 / (math.sqrt(2 * math.pi) * h)
    return left * math.exp(-molecule / denominator)

x = []

for i in xrange(-40,40):
    x.append(i * 0.5);

score_1 = []
score_2 = []
score_3 = []
score_4 = []

for i in x:
    score_1.append(cal_Gaussian(i,1))
    score_2.append(cal_Gaussian(i,2))
    score_3.append(cal_Gaussian(i,3))
    score_4.append(cal_Gaussian(i,4))

plt.plot(x, score_1, 'b--', label="h=1")
plt.plot(x, score_2, 'k--', label="h=2")
plt.plot(x, score_3, 'g--', label="h=3")
plt.plot(x, score_4, 'r--', label="h=4")

plt.legend(loc="upper right")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("N")
plt.show()

2.2、Mean Shift算法的核心思想

2.2.1、基本原理

对于Mean Shift算法，是一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，将该点移动到此偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足最终的条件。此过程可由下图的过程进行说明(图片来自参考文献3)：

• 步骤1：在指定的区域内计算偏移均值(如下图的黄色的圈)

• 步骤2：移动该点到偏移均值点处

• 步骤3： 重复上述的过程(计算新的偏移均值，移动)

• 步骤4：满足了最终的条件，即退出

从上述过程可以看出，在Mean Shift算法中，最关键的就是计算每个点的偏移均值，然后根据新计算的偏移均值更新点的位置。

2.2.2、基本的Mean Shift向量形式

对于给定的$d$维空间$R^d$中的$n$个样本点$x_i, i=1,\cdots , n$，则对于$x$点，其Mean Shift向量的基本形式为：

$$M_h\left ( x \right )=\frac{1}{k}\sum_{x_i\in S_h}\left ( x_i-x \right )$$

其中，$S_h$指的是一个半径为$h$的高维球区域，如上图中的蓝色的圆形区域。$S_h$的定义为：

$$S_h\left ( x \right )=\left ( y\mid \left ( y-x \right )\left ( y-x \right )^T\leqslant h^2 \right )$$

这样的一种基本的Mean Shift形式存在一个问题：在$S_h$的区域内，每一个点对$x$的贡献是一样的。而实际上，这种贡献与$x$到每一个点之间的距离是相关的。同时，对于每一个样本，其重要程度也是不一样的。

2.2.3、改进的Mean Shift向量形式

基于以上的考虑，对基本的Mean Shift向量形式中增加核函数和样本权重，得到如下的改进的Mean Shift向量形式：

$$M_h\left ( x \right )=\frac{\sum_{i=1}^{n}G_H\left ( x_i-x \right )w\left ( x_i \right )\left ( x_i-x \right )}{\sum_{i=1}^{n}G_H\left ( x_i-x \right )w\left ( x_i \right )}$$

其中：

$$G_H\left ( x_i-x \right )=\left | H \right |^{-\frac{1}{2}}G\left ( H^{-\frac{1}{2}}\left ( x_i-x \right ) \right )$$

$G\left ( x\right )$是一个单位的核函数。$H$是一个正定的对称$d\times d$矩阵，称为带宽矩阵，其是一个对角阵。$w\left ( x_i \right )\geqslant 0$是每一个样本的权重。对角阵$H$的形式为：

$$H=\begin{pmatrix}h_1^2 & 0 & \cdots & 0\\ 0 & h_2^2 & \cdots & 0\\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ 0 & 0 & \cdots & h_d^2\end{pmatrix}_{d\times d}$$

上述的Mean Shift向量可以改写成：

$$M_h\left ( x \right )=\frac{\sum_{i=1}^{n}G\left ( \frac{x_i-x}{h_i} \right )w\left ( x_i \right )\left ( x_i-x \right )}{\sum_{i=1}^{n}G\left ( \frac{x_i-x}{h_i} \right )w\left ( x_i \right )}$$

Mean Shift向量$M_h\left ( x \right )$是归一化的概率密度梯度。

2.3、Mean Shift算法的解释

在Mean Shift算法中，实际上是利用了概率密度，求得概率密度的局部最优解。

2.3.1、概率密度梯度

对一个概率密度函数$f\left ( x \right )$，已知$d$维空间中$n$个采样点$x_i,i=1,\cdots ,n$，$f\left ( x \right )$的核函数估计(也称为Parzen窗估计)为：

f^(x)=∑ni=1K(xi−xh)w(xi)hd∑ni=1w(xi)

$$\hat{f}\left ( x \right )=\frac{\sum_{i=1}^{n}K\left ( \frac{x_i-x}{h} \right )w\left ( x_i \right )}{h^d\sum_{i=1}^{n}w\left ( x_i \right )}$$

其中



w(xi)⩾0
$w\left ( x_i \right )\geqslant 0$是一个赋给采样点

xi
$x_i$的权重



K(x)
$K\left ( x \right )$是一个核函数

概率密度函数$f\left ( x \right )$的梯度$\bigtriangledown f\left ( x \right )$的估计为

$$\bigtriangledown \hat{f}\left ( x \right )=\frac{2\sum_{i=1}^{n}\left ( x-x_i \right ){k}'\left ( \left \| \frac{x_i-x}{h} \right \|^2 \right )w\left ( x_i \right )}{h^{d+2}\sum_{i=1}^{n}w\left ( x_i \right )}$$

令$g\left ( x \right )=-{k}'\left ( x \right )$，$G\left ( x \right )=g\left ( \left \| x \right \|^2 \right )$，则有：

$$\begin{align*}\bigtriangledown \hat{f}\left ( x \right ) &= \frac{2\sum_{i=1}^{n}\left ( x_i-x \right )G\left ( \left \| \frac{x_i-x}{h} \right \|^2 \right )w\left ( x_i \right )}{h^{d+2}\sum_{i=1}^{n}w\left ( x_i \right )}\\ &= \frac{2}{h^2}\left [ \frac{\sum_{i=1}^{n}G\left ( \frac{x_i-x}{h} \right )w\left ( x_i \right )}{h^d\sum_{i=1}^{n}w\left ( x_i \right )} \right ]\left [ \frac{\sum_{i=1}^{n}\left ( x_i-x \right )G\left ( \left \| \frac{x_i-x}{h} \right \|^2 \right )w\left ( x_i \right )}{\sum_{i=1}^{n}G\left ( \frac{x_i-x}{h} \right )w\left ( x_i \right )} \right ]\end{align*}$$

其中，第二个方括号中的就是Mean Shift向量，其与概率密度梯度成正比。

2.3.2、Mean Shift向量的修正

$$M_h\left ( x \right )=\frac{\sum_{i=1}^{n}G\left ( \left \| \frac{x_i-x}{h} \right \|^2 \right )w\left ( x_i \right )x_i}{\sum_{i=1}^{n}G\left ( \frac{x_i-x}{h} \right )w\left ( x_i \right )}-x$$

记：$m_h\left ( x \right )=\frac{\sum_{i=1}^{n}G\left ( \left \| \frac{x_i-x}{h} \right \|^2 \right )w\left ( x_i \right )x_i}{\sum_{i=1}^{n}G\left ( \frac{x_i-x}{h} \right )w\left ( x_i \right )}$，则上式变成：

$$M_h\left ( x \right )=m_h\left ( x \right )+x$$

这与梯度上升的过程一致。

2.4、Mean Shift算法流程

Mean Shift算法的算法流程如下：

• 计算$m_h\left ( x \right )$
• 令$x=m_h\left ( x \right )$
• 如果$\left \| m_h\left ( x \right )-x \right \|< \varepsilon$，结束循环，否则，重复上述步骤

三、实验

3.1、实验数据

实验数据如下图所示(来自参考文献1)：

画图的代码如下：

''' Date:20160426 @author: zhaozhiyong '''
import matplotlib.pyplot as plt

f = open("data")
x = []
y = []
for line in f.readlines():
    lines = line.strip().split("\t")
    if len(lines) == 2:
        x.append(float(lines[0]))
        y.append(float(lines[1]))
f.close()  

plt.plot(x, y, 'b.', label="original data")
plt.title('Mean Shift')
plt.legend(loc="upper right")
plt.show()

3.2、实验的源码

#!/bin/python
#coding:UTF-8
''' Date:20160426 @author: zhaozhiyong '''

import math
import sys
import numpy as np

MIN_DISTANCE = 0.000001#mini error

def load_data(path, feature_num=2):
    f = open(path)
    data = []
    for line in f.readlines():
        lines = line.strip().split("\t")
        data_tmp = []
        if len(lines) != feature_num:
            continue
        for i in xrange(feature_num):
            data_tmp.append(float(lines[i]))

        data.append(data_tmp)
    f.close()
    return data

def gaussian_kernel(distance, bandwidth):
    m = np.shape(distance)[0]
    right = np.mat(np.zeros((m, 1)))
    for i in xrange(m):
        right[i, 0] = (-0.5 * distance[i] * distance[i].T) / (bandwidth * bandwidth)
        right[i, 0] = np.exp(right[i, 0])
    left = 1 / (bandwidth * math.sqrt(2 * math.pi))

    gaussian_val = left * right
    return gaussian_val

def shift_point(point, points, kernel_bandwidth):
    points = np.mat(points)
    m,n = np.shape(points)
    #计算距离
    point_distances = np.mat(np.zeros((m,1)))
    for i in xrange(m):
        point_distances[i, 0] = np.sqrt((point - points[i]) * (point - points[i]).T)

    #计算高斯核 
    point_weights = gaussian_kernel(point_distances, kernel_bandwidth)

    #计算分母
    all = 0.0
    for i in xrange(m):
        all += point_weights[i, 0]

    #均值偏移
    point_shifted = point_weights.T * points / all
    return point_shifted

def euclidean_dist(pointA, pointB):
    #计算pointA和pointB之间的欧式距离
    total = (pointA - pointB) * (pointA - pointB).T
    return math.sqrt(total)

def distance_to_group(point, group):
    min_distance = 10000.0
    for pt in group:
        dist = euclidean_dist(point, pt)
        if dist < min_distance:
            min_distance = dist
    return min_distance

def group_points(mean_shift_points):
    group_assignment = []
    m,n = np.shape(mean_shift_points)
    index = 0
    index_dict = {}
    for i in xrange(m):
        item = []
        for j in xrange(n):
            item.append(str(("%5.2f" % mean_shift_points[i, j])))

        item_1 = "_".join(item)
        print item_1
        if item_1 not in index_dict:
            index_dict[item_1] = index
            index += 1

    for i in xrange(m):
        item = []
                for j in xrange(n):
                        item.append(str(("%5.2f" % mean_shift_points[i, j])))

                item_1 = "_".join(item)
        group_assignment.append(index_dict[item_1])

    return group_assignment

def train_mean_shift(points, kenel_bandwidth=2):
    #shift_points = np.array(points)
    mean_shift_points = np.mat(points)
    max_min_dist = 1
    iter = 0
    m, n = np.shape(mean_shift_points)
    need_shift = [True] * m

    #cal the mean shift vector
    while max_min_dist > MIN_DISTANCE:
        max_min_dist = 0
        iter += 1
        print "iter : " + str(iter)
        for i in range(0, m):
            #判断每一个样本点是否需要计算偏置均值
            if not need_shift[i]:
                continue
            p_new = mean_shift_points[i]
            p_new_start = p_new
            p_new = shift_point(p_new, points, kenel_bandwidth)
            dist = euclidean_dist(p_new, p_new_start)

            if dist > max_min_dist:#record the max in all points
                max_min_dist = dist
            if dist < MIN_DISTANCE:#no need to move
                need_shift[i] = False

            mean_shift_points[i] = p_new
    #计算最终的group
    group = group_points(mean_shift_points)

    return np.mat(points), mean_shift_points, group

if __name__ == "__main__":
    #导入数据集
    path = "./data"
    data = load_data(path, 2)

    #训练，h=2
    points, shift_points, cluster = train_mean_shift(data, 2)

    for i in xrange(len(cluster)):
        print "%5.2f,%5.2f\t%5.2f,%5.2f\t%i" % (points[i,0], points[i, 1], shift_points[i, 0], shift_points[i, 1], cluster[i])

3.3、实验的结果

经过Mean Shift算法聚类后的数据如下所示：

''' Date:20160426 @author: zhaozhiyong '''
import matplotlib.pyplot as plt

f = open("data_mean")
cluster_x_0 = []
cluster_x_1 = []
cluster_x_2 = []
cluster_y_0 = []
cluster_y_1 = []
cluster_y_2 = []
center_x = []
center_y = []
center_dict = {}

for line in f.readlines():
    lines = line.strip().split("\t")
    if len(lines) == 3:
        label = int(lines[2])
        if label == 0:
            data_1 = lines[0].strip().split(",")
            cluster_x_0.append(float(data_1[0]))
            cluster_y_0.append(float(data_1[1]))
            if label not in center_dict:
                center_dict[label] = 1
                data_2 = lines[1].strip().split(",")
                center_x.append(float(data_2[0]))
                center_y.append(float(data_2[1]))
        elif label == 1:
            data_1 = lines[0].strip().split(",")
            cluster_x_1.append(float(data_1[0]))
            cluster_y_1.append(float(data_1[1]))
            if label not in center_dict:
                center_dict[label] = 1
                data_2 = lines[1].strip().split(",")
                center_x.append(float(data_2[0]))
                center_y.append(float(data_2[1]))
        else:
            data_1 = lines[0].strip().split(",")
            cluster_x_2.append(float(data_1[0]))
            cluster_y_2.append(float(data_1[1]))
            if label not in center_dict:
                center_dict[label] = 1
                data_2 = lines[1].strip().split(",")
                center_x.append(float(data_2[0]))
                center_y.append(float(data_2[1]))    
f.close()


plt.plot(cluster_x_0, cluster_y_0, 'b.', label="cluster_0")
plt.plot(cluster_x_1, cluster_y_1, 'g.', label="cluster_1")
plt.plot(cluster_x_2, cluster_y_2, 'k.', label="cluster_2")
plt.plot(center_x, center_y, 'r+', label="mean point")
plt.title('Mean Shift 2')
#plt.legend(loc="best")
plt.show()

参考文献

1. Mean Shift Clustering

2. Meanshift，聚类算法

3. meanshift算法简介

今天的文章简单易学的机器学习算法——Mean Shift聚类算法分享到此就结束了，感谢您的阅读。