均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法，来找到数据点的密集区域。这是一个基于质心的算法，通过将中心点的候选点更新为滑动窗口内点的均值来完成，来定位每个组/类的中心点。然后对这些候选窗口进行相似窗口进行去除，最终形成中心点集及相应的分组。
具体步骤：
- 确定滑动窗口半径r，以随机选取的中心点C半径为r的圆形滑动窗口开始滑动。均值漂移类似一种爬山算法，在每一次迭代中向密度更高的区域移动，直到收敛。
- 每一次滑动到新的区域，计算滑动窗口内的均值来作为中心点，滑动窗口内的点的数量为窗口内的密度。在每一次移动中，窗口会想密度更高的区域移动。
- 移动窗口，计算窗口内的中心点以及窗口内的密度，知道没有方向在窗口内可以容纳更多的点，即一直移动到圆内密度不再增加为止。
-
步骤一到三会产生很多个滑动窗口，当多个滑动窗口重叠时，保留包含最多点的窗口，然后根据数据点所在的滑动窗口进行聚类。
下图演示了均值漂移聚类的计算步骤：
下面显示了所有滑动窗口从头到尾的整个过程。每个黑点代表滑动窗口的质心，每个灰点代表一个数据点。
优点：（1）不同于K-Means算法，均值漂移聚类算法不需要我们知道有多少类/组。
（2）基于密度的算法相比于K-Means受均值影响较小。
缺点：（1）窗口半径r的选择可能是不重要的。
