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...
为了解决上述问题,本文提出了一种基于泊松分布K-means聚类的点云精简算法。该算法首先利用K-means聚类算法对原始点云数据进行聚类,然后根据泊松分布的特性对每个聚类中的点进行重要性评估和选择。具体步骤如下: 1. K-means聚类:将原始点云数据划分为K个聚类,每个聚类中的点具有相似的空间特性。这一步通过标准的K-...
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,...
kmeans算法来聚类点云 Lo**gs上传390KB文件格式zipkmeans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, (0)踩踩(0) 所需:1积分 PT系列机械故障振动模拟实验平台.doc 2025-02-01 15:12:13 积分:1 BTS100轴承寿命预测测试台简介2023.docx...