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...
从上述代码来看, 实际上Kmeans算法只有两个核心的过程: point = K_means(Data, 2) 生成初始点并给定簇数; 执行迭代fit(Data=Data, object=point,plot=True) 执行结果 可以看到最终的聚类中心是(1.625, 2.1)和(7.5, 9.25), 那么这个结果是否正确呢?接下来将同样的数据集放入Sklearn.KMeans中运行 clf = KM...
Python实现Kmeans聚类算法评分: 本节内容:本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来,第一道题目是Kmeans聚类算法,数据集是Iris(鸢尾花的数据集),分类数k是3,数据维数是4。 关于聚类 聚类算法是这样的一种算法:给定样本数据Sample,要求将样本Sample中相似的数据聚到一类。有了这个认识之后,就应该了解...
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...
第一步.随机生成质心由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质心,什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了。如下图所示: 第二步.根据距离进行分类红色和...
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...
采用 K -means++ 方法对点云法向量进行聚类,以实现点云精简. 首先,利用回波次数去除多次回波点云,在使用零 -均值标准化方 法对点云属性归一化后,利用 KD 树(K -dimension tree)建立点云索引构建点云 K 邻域; 然后,采用主成分分析法 估算点云法向量,借助肘方法确定最佳聚类数目; 最终,通过 K -means++聚类...
基于二分K-means聚类的曲率分级点云数据精简优化算法研究 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,... 李佩佩,崔凤英 - 《电子测量技术》 被引量: 0发表: 2022年 ...
项目简介:利用某传感器可以采集场景中的点云,每一帧都可以采集数量不等的点(x,y,z)。想要利用DBSCAN和Kmeans对点云进行无监督式的聚类,并利用匈牙利匹配对不同帧的点云簇进行匹配,从而实现跟踪效果。 项目备注:这是别人拜托我来写的,我花了一点点时间。从我的角度,这种方法解决该项目,简直是胡扯。。。不过,...
分割点云三维模型聚类方法means 2006.10计算机工程与应用 1引言 近年来,由于三维激光扫描仪的广泛使用,第四代数字多 媒体———面向三维模型的数字几何处理时代已经到来 [1] 。在网 络游戏、影视娱乐、三维CAD等应用中,如何根据某种局部形 状特征,重用和修改现有三维模型,即三维模型的分割,已经成 为一个重要研究课...