Mean Shift

Imagine que dispersa semillas aleatoriamente por un paisaje y cada semilla rueda repetidamente cuesta arriba hacia la concentración más cercana de puntos de datos. Finalmente, cada semilla se asienta en un pico local — un modo — de la densidad de datos. Las semillas que convergen al mismo pico pertenecen al mismo clúster. Mean Shift formaliza esta idea: suaviza los datos con un kernel para crear una superficie de densidad, luego mueve iterativamente cada punto hacia el promedio ponderado de sus vecinos hasta la convergencia. El ancho de banda del kernel controla cuán ampliamente se suaviza la superficie: un ancho de banda grande fusiona picos cercanos en uno; un ancho de banda pequeño revela una estructura de grano fino.