K-means聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分,使得每个数据点与其所在簇的质心(即该簇所有数据点的均值)之间的平方距离之和最小。 在K-means聚类算法中,首先需要预定义簇的数量K,然后随机选择K个对象作为初始的聚类中心。接着,算法会遍历数据集中的每个对象,根据...
本文提出了一种基于泊松分布K-means聚类的点云精简算法,旨在提高点云数据的处理效率,同时保留关键信息。 二、相关技术背景 1.点云数据:点云数据是一种空间数据集,由一系列三维坐标点组成。 2. K-means聚类:一种常用的聚类算法,通过迭代优化将数据划分为K个聚类,使得每个聚类内部的样本尽可能相似。 3.泊松分布:...
融合k-means聚类和Hausdorff距离的散乱点云精简算法.docx,为了提高点云数据处理和应用的效率,需要对海量点云数据进行精简[1-4]。近年来,国内外学者对点云精简进行了大量研究,并取得了大量的研究成果。经典的点云算法有包围盒法[5]、曲率采样[6]、保留边界法[7]、聚类法等
针对kinect等深度相机扫描获取的点云数据数量庞大,噪声较多的问题,提出一种特征保持的点云云噪和精简算法.使用K-D树快速分类点云;通过曲率估计算法得到局部曲面的曲率值;使用K—means聚类算法对点云进行聚类,对每个类中的点,根据点到聚类中心的欧式距离和邻近点曲率变化判断是否为噪声点;通过保持特征的点云精简算法实...
云;通过曲率估计算法得到局部曲面的曲率值; 使用 K-means 聚类算法对点云进行聚类,对每个类中的点,根据点到聚类中心的欧式距离和邻近点 曲率变化判断是否为噪声点;通过保持特征的点云精简算法实现对点云数据的简化.实验结果显示, 算法快速有效,对于去除大量外部噪声有良好效果,且精简后的点云数据保持了原始点云特征...
基于K-means聚类的点云数据精简算法能够把点云数据分解成相对独立的簇,并且能够快速对其进行精简,但对点云模型的特征不够敏感,容易丢失特征信息,并且容易在相对平坦的区域产生孔洞。基于泊松分布的点云特征点检测算法能够准确的检测出点云数据模型中的特征点,并且能够在平坦的区域避免孔洞现象,但该算法无法对非特征点...
针对单一精简算法无法精确保留模型特征信息,易造成点云表面孔洞等问题,提出了一种基于二分K-means聚类的曲率分级优化精简算法.首先采用最小二乘法对邻域进行曲面拟合,计算曲率值,依据曲率值划分显著特征区与非显著特征区,其次采用二分K-means聚类划分非显著特征区,依据子簇的曲率阈值筛选保留具有特征重要性的亚特征点,...
针对扫描点云存在的团簇状离散噪声去除问题,将其分为离群噪声点和孤立噪声簇,通过利用采样点及其邻域密度的相似性构建的离群因子实现对离群噪声点有效识别去除.此外使用K-means++算法对点云进行聚类处理,通过对初始聚类中心选取方式的改变,提高聚类的准确性及效率,同时提出聚类评价函数定量评价不同初始聚类中心值下的...
kmeans算法来聚类点云Lo**gs 上传390KB 文件格式 zip kmeans 聚类 对点云进行聚类分割,已知点云的类数量,通过初始点来进行 点云分类,点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 webpack-排序算法的实现与分析 2025-01-01 00:57:35 积分:1 ...