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...
其基本原理是:考察 m个数据点,在m维空间内,定义点与点之间某种性质的亲疏 距离;设m个数据点组成n类(n≤m),然后将具有最小距离的 两类合为一类,并重新计算类与类之间的距离;迭代,直到任意 基于K-means聚类方法的三维点云模型分割 孙红岩 1 孙晓鹏 2,3 李华 2 1 (鞍山科技大学计算机系,辽宁鞍山114044) ...
首先,对点云进行K-means聚类获取对象基元并计算质心点,判断各对象基元质心点是否满足角度和高差阈值,实现基于对象基元质心点的点云滤波;然后,遍历地物对象基元,通过计算对象基元内各点的邻近点的法向量角度和距离,判断其是否满足阈值生长条...
python实点云分割k-means（sklearn）详解本⽂实例为⼤家分享了Python实点云分割k-means（sklearn），供⼤家参考，具体内容如下 植物叶⽚分割 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler fr...
按照K-means聚类的思想,实现点云的分割.同时,为了解决聚类分割对初始聚类中心的依赖,提高分割效率,提出一种基于立方体素栅格的点云初始聚类中心选取方法.实验结果表明,本文方法实现了点云数据特征明显部位的细分割,通过调整约束参数可以适用于曲面变化差异程度不同的点云数据分割,初始分割中心的选取方法保证了分割结果的...
python_三维激光点云的地面分割,以及非地面点云数据的聚类,并且进行可视化。以某条道路区域的点云数据为样本进行测试,文件中包含有测试数据,以及代码运行聚类的效果图。 上传者:Z_YUE11时间:2020-08-17 K_Means_pythonk-means_K-meanspython_机器学习_softlywyk_K._ ...
三维点云逆向重建中对局部细节部位的敏感性,解决表面特征变化较大、外形较为复杂的点云数据分割不理想对后续处理产生较大影响的问题,提出一种利用曲率约束的三维点云数据分割新方法.该方法首先利用点云数据的坐标信息,计算出对应的曲率信息,然后基于坐标和曲率对点云之间的距离进行定义,在此基础上,按照K-means聚类的...
接着利用k-means算法提取出其中的建筑物、房屋等,我这里的代码是根据k-means算法的原理编写的代码,这样有助于大家对k-means算法的运行原理有一个深层次的了解,当然也可以直接调用sklearn里的算法,但是那样的话对于将来发展是不利的,毕竟知道算法的原理并根据原理编写代码学到的知识还是更多一些的。
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－（...
基于PCL三维点云花瓣分割与重建 其次结合K-means聚类分割算法计算点云曲率值,并根据点云曲率值以及点云形态特征确定K值;再利用鼠标交互方法确定初始聚类中心,从而达到花瓣分割的目的;最后使用贪婪投影... 任彪,陆玲 - 《现代电子技术》 被引量: 0发表: 2022年 三维点云数据的聚类精简和重建算法研究 随着人工智能,...