考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。
（题外话： 今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了什么？ 里面对机器学习阶段的划分很不错，就目前而言我们只要做到前两阶段即可）
因为前两篇博客已经介绍了两种算法，所以这里的算法编号从3开始。
3.Mean-shift
1)概述
Mean-shift（即：均值迁移）的基本思想：在数据集中选定一个点，然后以这个点为圆心，r为半径，画一个圆(二维下是圆)，求出这个点到所有点的向量的平均值，而圆心与向量均值的和为新的圆心，然后迭代此过程，直到满足一点的条件结束。(Fukunage在1975年提出)
后来Yizong Cheng 在此基础上加入了 核函数 和 权重系数 ，使得Mean-shift 算法开始流行起来。目前它在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用。
2）图解过程
为了方便大家理解，借用下几张图来说明Mean-shift的基本过程。
由上图可以很容易看到，Mean-shift 算法的核心思想就是不断的寻找新的圆心坐标，直到密度最大的区域。
3）Mean-shift 算法函数
a）核心函数：sklearn.cluster.MeanShift(核函数：RBF核函数)
由上图可知，圆心(或种子)的确定和半径(或带宽)的选择，是影响算法效率的两个主要因素。所以在sklearn.cluster.MeanShift中重点说明了这两个参数的设定问题。
b）主要参数
bandwidth ：半径(或带宽)，float型。如果没有给出，则使用sklearn.cluster.estimate_bandwidth计算出半径(带宽).（可选）
seeds :圆心（或种子），数组类型，即初始化的圆心。（可选）
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