KMeans算法是一种经典的聚类方法,最早由Stuart Lloyd在1957年提出,并在1982年由J. MacQueen推广和普及。虽然KMeans已经有几十年的历史,但它依然是数据挖掘和机器学习领域中最常用的聚类算法之一。 数学原理 KMeans算法的目标是将数据集分成(k)个簇,每个簇的中心(质心)是该簇中所有点的平均值。算法的步骤如下: ...
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...
本算法基于泊松分布和K-means聚类,通过分析点云数据的空间分布特性,实现精简目标。具体步骤如下: 1.数据预处理:对原始点云数据进行预处理,包括去除噪声、补全缺失数据等操作。 2.泊松分布建模:根据点云数据的空间分布特性,建立泊松分布模型。通过计算每个区域内点的密度,得到泊松分布的参数。 3. K-means聚类:根据泊...
K-means是一种聚类算法。本文对K-means算法进行了简单实现。问题描述(WIKI上有详细介绍)给定一组数据点 X = (x_1, x_2, \cdots, x_n) ,每个点的维度都是 d 。K-means的目的是将这 n 个点分成 k 类: S=\{S_1, S…
摘要:机载LiDAR点云分割是点云数据处理的重要环节。区域生长法是点云分割的经典方法,但该方法通常是以点基元进行生长,在处理数据量较大的点云数据时,由初始种子点选取的不确定性,存在分割速度慢和分割性能不稳定等问题。针对这些问题,...
Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。
from sklearn.cluster import KMeans #sklearn自带的Kmeans算法, 用于严重本文算法结果是否正确 import matplotlib.pyplot as plt #结果可视化 import sys #需要用到sys.exit()函数 1. 2. 3. 4. 如果你不需要验证聚类结果可以不使用Sklearn库 生成用于训练的随机数据 ...
与包围盒法相比,在压缩率近似相同的条件下, k-means聚类方法能较好地保留细节特征,与原始数据的稠密稀疏分布更加一致,所建模型表面更光滑。关键词 图像处理;点云精简; k 均值聚类;曲面拟合;均方根曲率;压缩率中图分类号 TP391 文献标识码 Adoi:10.3788/LOP56.091002PointCloudSimplificationMethodBasedon k-Means...
K-means 是一种训练模型的算法,可将相似对象组合在一起。k-means 算法通过将输入数据集中的每个观察结果映射到 n 维空间的某个点 (其中 n 是观察结果的属性数量) 来完成此操作。例如,您的数据集可能包含某个特定位置的温度和湿度的观察结果,这些观察结果映射到 2 维空间的某些点 (t, h)。 注意 聚类算法为...
摘要提出采用Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类分析方法对三维点云模型进行分割。论文指出，对于分布呈现类内团聚状三维点云模型，Ｋ均值聚类分割可以得到较好的结果。与三维网格模型的Ｋ均值聚类分割、点云模型的谱系聚类分割的实验结果比较证实了这一点。关键词三维模型分割聚类分割三维点云模型Ｋ均值聚类 文章编号１００２－８３３１－（...