假设数据集的维数为D,一般来说要求数据的规模N满足N>>2的D次方,才能达到高效的搜索。 为了能够让Kd树满足对高维数据的索引,Jeffrey S. Beis和David G. Lowe提出了一种改进算法——Kd-tree with BBF(Best Bin First),该算法能够实现近似K近邻的快速搜索,在保证一定查找精度的前提下使得查找速度较快。
1. 对缺点3的改进:通过选用核心点邻域中的部分点作为种子点来扩展类,从而大大减少区域查询的次数,降低I/O开销,实现快速聚类。 2.对缺点4的改进:为了解决上述问题,周水庚等人提出了PDBSCAN ( Partitioning-based DBSCAN)算法。该算法基于数据分区技术来扩展DBSCAN算法,它根据数据的分布特性,将整个数据空间划分为多个较...
1.1 初识 ikdtree 增量k-d树(Incremental K-D Tree,简称IKDTree)是一种改进的数据结构,用于处理大规模动态点云数据。这种数据结构主要用于机器人的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)应用,特别是在使用激光雷达进行三维环境建模和定位时。在传统的k-d树(K-Dimensional Tree)结构中,当新的数据点插入或旧...
kd-tree建树算法改进 来自百度文库 作者廖勇毅,丁怡心摘要 kd-tree(k-dimensional tree的简称)是一种分割k维数据空间的数据结构,主要应用于多维空间特征向量的快速搜索。但是kd-tree的重要缺点是建树速度非常慢,提出一种改进的建树算法,可显著提高建树速度。
实际应用中常用的是kd-tree(k-dimension tree)和ball-tree这两种方法。ball-tree是对kd-tree的改进,在数据维度大于20时,kd-tree性能急剧下降,而ball-tree在高维数据情况下具有更好的性能。 关于kd-tree和ball-tree将在本文第2和第3章介绍。 2. kd-tree算法 ...
摘要: 在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、...
大爷点点头：嗯，这确实是一个改进方法，如果使用这种改进，将大大缩小球树的深度，你看 大爷说着，我...
为了能够让Kd树满足对高维数据的索引,Jeffrey S. Beis和David G. Lowe提出了一种改进算法——Kd-tree with BBF(Best Bin First),该算法能够实现近似K近邻的快速搜索,在保证一定查找精度的前提下使得查找速度较快。 喜欢的话加个微信公众号支持一下吧~目前主要再整理针对机器学习算法岗位的面试可能遇到的知识点。
针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、曲面化、纹理映射提供强有力的理论和实践基础。 关键词: 激光点云;ICP算法;KDTree;曲面化 0 引言...
大爷点点头：嗯，这确实是一个改进方法，如果使用这种改进，将大大缩小球树的深度，你看 大爷说着，我...