从网上找了很多资料，发现都没有太合适的，而本程序则通过修改整理，包括完整数据集文件，代码文件，导入即可运行，有什么不合理的欢迎相互探讨。

用均值漂移算法实现目标跟踪，均值漂移算法是一种基于核函数估计的无参数算法，它无需估计整个区间的概率密度也无需知道区间内样本的分布情况，由于其具有较低的计算量，且计算速度快，抗干扰能力强在解决计算机视觉领域尤其是目标跟踪方面表现出了良好的鲁棒性和实时性。

改进的均值滤波matlab代码，图像处理课程作业，自写代码

该代码是模糊均值聚类算法源代码，用C#语言编写，对于数据挖掘的学员有一定帮助。

一个小的均值漂移算法的MATLAB程序，供大家参考一下

k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似 度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来 进行计算的。 　　k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象 ，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算 每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用 均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑 ，而各聚类之间尽可能的分开。

本资源内包含一个纯净的音乐信号、一个掺杂余弦噪声与白噪声的音乐信号，以及matlab源代码进行傅里叶频域分析；针对余弦噪声设计巴特沃斯带通滤波器(butterworth bandpass filter)，针对白噪声，用均值去噪的方法，最后程序输出一个去除各种噪声后纯净的音乐信号。(关键语句都附有注释)

只要装有matlab就能跑通代码，采用的均值漂移（mean shift）方法进行图像分割。

网上下载很多均值漂移算法，代码一样，但运行老是出错，这里是自己修改后的，成功运行，运行后先在第一帧Figure里截取要追踪的汽车目标即可，是在Matlab2016b上运行的，代码简单，适合学习。

之前学习并详细总结了一篇k-均值（k-means）算法文章，于是顺便提供Matlab代码实现，这份代码通过Matlab随机生成三组数据，然后进行聚类实现。还有另一份较复杂的实现代码可动态实现k-均值的聚类过程，具体可查看个人CSDN资源