原帖见
http://www.mitbbs.com/article_t/DataSciences/6761.html

一点分析心得，与大家共享，以期抛砖引玉。

感谢zhaoce的总结一文让我看到这篇文章；也非常感谢f0008朋友在我始终无法下载附件的情况下把附件发给了我。

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聚类算法能利用的一般是局部特性，如邻域点距离、基于核函数的密度估计。Mean-shift算法就是一个非常经典的算法，以梯度方法迭代至局部密度峰值点。

这个算法的思路其实与Mean-shift很类似，虽然作者要在文章中反复说和Mean-shift不一样，但本质上非常相近。MS以梯度寻找峰值点，而这个算法则是直接在点群中搜索峰值点。这样

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