mean-shift算法

一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，移动该点到其偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，

在d维空间中有n个点，在其中任意选取一个点，然后以这个点为圆心，h为半径做一个高维球，落在这个球内的所有点和圆心都会产生一个向量，向量是以圆心为起点，落在球内的点为重点，然后把这些向量相加，相加的结果就是mean-shift向量。

再以mean-shift向量的终点为圆心，再做一个高维球，重复以上步骤，就可以得到一个mean-shift向量，如此重复下去，mean-shift可以收敛到概率密度最大的地方。