Meanshift算法是一种基于密度的聚类方法，它通过在特征空间中寻找数据的分布密度来形成聚类。在进行特征空间转换时，Meanshift算法主要遵循以下步骤：
- 选择合适的核函数：核函数用于计算数据点之间的相似度。Meanshift算法常用的核函数包括高斯核函数（Gaussian Kernel Function）和Epanechnikov核函数（Epanechnikov Kernel Function）等。核函数的选择会影响到Meanshift算法的性能和聚类结果。
- 计算数据点的权重：根据选择的核函数，计算每个数据点在特征空间中的权重。权重反映了数据点对于聚类中心的影响程度。
- 更新聚类中心：根据数据点的权重和当前聚类中心的坐标，计算新的聚类中心。具体地，对于每个数据点，计算其到当前聚类中心的距离，并根据距离和权重计算出一个拉普拉斯加权平均值，该平均值即为新的聚类中心坐标。
- 迭代更新：重复步骤2和步骤3，不断更新聚类中心和数据点的权重，直到满足收敛条件（如聚类中心的变化小于预设的阈值或达到最大迭代次数）。
需要注意的是，Meanshift算法是一种无监督学习方法，它不需要事先标注训练数据。同时，由于它基于密度进行聚类，因此对于非球形簇和噪声数据具有较好的鲁棒性。然而，当特征空间维度较高时，Meanshift算法的计算复杂度会增加，可能需要使用降维技术（如PCA）来减少特征维度以提高算法性能。