Mean Shift 的图像聚类效果真挺不错，尤其在不想预设类别数量的时候，用起来省心多了。这套 MATLAB 源码就把算法从头到尾都跑了一遍，还带了演示图，直观又清楚，挺适合想搞清楚算法细节的你。

Mean Shift 算法是种非参数聚类方法，简单说，就是不需要提前告诉它要分几类，它自己能在数据里找“人多的地方”，把那块儿认作一类。适合图像分割这种“你也说不好到底几类”的场景。

代码里用 MATLAB 实现了整个流程，从图像预开始，到密度估计、迭代移动，再到找出聚类中心。写得挺清楚的，而且结构也比较清爽，适合你拿来改。

比如你想试着做个颜色分割，可以把图像转成HSV空间，跑这段 Mean Shift，就能找到不同颜色聚集的区域。嗯，这种用在自然场景图像里还挺常见的。

演示图里展示了聚类后的效果图，变化一目了然。调调参数，比如半径大小，可以试试看聚类更细还是更粗。比较有意思的是，即使初始点选得随便，结果也不差，算法的收敛性还蛮强的。

如果你用 MATLAB 比较多，又想上手做点图像分割的实验，这套源码还蛮值得一试的。跑起来也快，不用装额外工具箱就能看效果。