欧几里得算法简介：欧几里德算法又称辗转相除法，是指用于计算两个正整数a，b的最大公约数。应用领域有数学和计算机两个方面。计算公式gcd(a,b) = gcd(b,a mod b) 还有另一种求两数的最大公约数的方法是更相减损法。举例： 假如需要求 1997 和 615 两个正整数的最大公约数,用欧几里德算法，是这样进行的：1997 / 615 = 3 (余 152)
615 / 152 = 4(余
转载
2024-09-26 06:59:41
210阅读
1、DBSCAN算法原理DBSCAN是一种基于密度的聚类方法，其将点分为核心点与非核心点，后续采用类似区域增长方式进行处理。下图为DBSCAN聚类结果，可见其可以对任意类别的数据进行聚类，无需定义类别数量。
DBSCAN聚类说明 DBSCAN聚类过程如下： 1、首先，DBSCAN算法会以任何尚未访问过的任意起始数据点为核心点，并对该核心点进行扩充。这时我们给定一个半径/距离ε，任何和核心点
转载
2024-05-07 15:40:19
374阅读
一：欧几里得算法（辗转相除法） 基本算法：设a=qb+r，其中a，b，q，r都是整数，则gcd(a,b)=gcd(b,r)，即gcd(a,b)=gcd(b,a%b)。证明： a可以表示
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。
本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距
在图像分割中常常用到前景与背景的分割处理，而在点云处理中，对于给定点云数据，分割的目标是将具有相似特征的点聚类成均匀区域，根据分割结果应用于各个方面的场景分析，一般的方法是根据输入点云的网格构建图形，使用边界线的法线，平滑度或者是凹凸性等信息进行聚类分割。分割的方法（可应用于2D图像和3D点云数据）：凹凸性分割，分水岭分析，层次聚类，区域增长以及频谱聚类基于传统的方法：Graph Cuts，包含了
转载
2023-12-01 20:04:05
289阅读
论文出处：FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation简介点云聚类在许多点云应用领域（如测绘、移动机器人、自动驾驶以及智能制造）起着至关重要的作用。而现有的点云聚类算法主要可以划分为基于点的聚类和基于体素的聚类；基于点的聚类，主要指基于原始点云的聚类，该方法通常受限于点密度、点数以及类簇大小的不一致性，从而使得其效
转载
2023-08-01 21:12:43
339阅读
首先在获取的大场景范围下，点云中不可避免地存在大量的噪声信息，为了防止这些噪声点在对点云数据进行特征提取时造成干扰，对点云数据进行预处理排除噪声干扰。噪声通常是个数较少且散乱分布的离群点，以前尝试过先对点云进行半径滤波，直通滤波之类的噪声以及非目标点的提出，再使用聚类的方法进行目标物体分割。但是本次想直接尝试一下在有点云数据的基础上直接进行聚类。根据激光扫描的特点，激光扫描数据的聚类算法的整体思路
转载
2024-03-07 11:24:56
154阅读
无人驾驶传感器融合系列（二）——激光雷达点云的聚类原理及实现本章摘要：在上一章，我们采用RANSAC算法分割出了地面点云，非地面点云。我们通常会对非地面点云进行进一步的分割，也就是对地面以上的障碍物的点云进行聚类，通过聚类，我们可以检测出障碍物的边缘，然后使用3维的Bounding Box将障碍物从三维点云中框出来。本章将讲解Euclidean 聚类算法、PCL实现，并对其所利用的基本的数据结构k
转载
2024-03-25 22:33:32
302阅读
Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 目录Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor前言一、K-means聚类 k-means代码k-means++算法二、YOLO中使用k-means聚类生成anchor读取VOC格式数据集k-means聚类生成anchor总结 前言前面文章说过有关锚框的一些
一.项目说明①数据集 ModelNet总共有662中目标分类，127915个CAD，以及十类标记过方向朝向的数据。其中包含了三个子集： 1、ModelNet10：十个标记朝向的子集数据； 2、ModelNet40：40个类别的三维模型； 3、Aligned40：40类标记的三维模型。 这里使用了ModelNet40，并且归一化了，文件中的数据的意义：
从本文开始，我将近一年的课题学习与研究，已分片的形式来记录和展示。将通过这几篇博文的介绍，展示自己的学习和研究过程中采用的方法及其相关结果显示。 下图所示为基于位置的机器人视觉伺服反馈控制方法，本课题侧重于视觉伺服反馈部分中的场景超长杆件的目标识别及杆件的位姿估计。本篇博文将介绍数据的采集以及数据的预处理等相关内容。一、场景数据采集 点云数据通常由深度图生成，本文基于双目视觉成像原理获取深度图，红
经过一周的综述撰写，深感点云算法应用之浩瀚，只能仰仗前辈们的文章作一些整理： 点云硬件： 点云获取技术可分为接触式扫描仪、激光雷达、结构光、三角测距（Triangulation）、以及立体视觉等多种。最近二十年，点云获取设备有突飞猛进发展。经过20多年的发展，三维激光扫描硬件在稳定性、精度、易操作性等方面取得了长足的进步，尤其在机载/车载/地面三维激光扫描方面进展显著，其中具有
转载
2024-08-09 00:12:21
197阅读
K-means聚类算法零. 说在前面：什么是特征向量？ 用来描述样本点的一组数据，要和我们数学中的向量区别一下，本质来说就是个数组，数组中的每个元素代表从不同角度描述样本点的值。K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。 聚类就是对大量末知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相
转载
2024-05-14 14:51:54
0阅读
PAM算法的原理： 选用簇中位置最中心的对象，试图对n个对象给出k个划分；代表对象也被称为是中心点，其他对象则被称为非代表对象；最初随机选择k个对象作为中心点，该算法反复地用非代表对象来代替代表对象，试图找出更好的中心点，以改进聚类的质量；在每次迭代中，所有可能的对象对被分析，每个对中的一个对象是中心点，而另一个是非代表对象。对可能的各种组合，估算聚类结果的质量；一个对
转载
2024-06-11 21:55:48
61阅读
聚类方法归类：划分法、基于模型、基于密度、层次法、基于网格模型参数：需要求出来的目标隐含参数：不需要求，但如果知道会有利于求出目标基于分割的聚类一、K-Means算法步骤1.随机初始化几个点(可随意设置)2.将其余各点根据到初始点的距离，分配到这些点上，形成初始分类3.找到每个类的中心点(到类内其它点距离均值最小的点)，作为新的初始点4.重复2、3步，直到中心点不再变化(或变化很小)算法复杂度：O
转载
2024-04-22 11:22:20
49阅读
一、基本理解 一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。二、APIklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数
转载
2024-03-20 16:40:04
181阅读
簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是什么。聚类有时也被称作无监督分类。1、K-均值聚类算法它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢适用数据：数值型工作流程：首先，随机确定k个初始点作为质心；然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个
转载
2024-08-14 12:16:34
39阅读
一、聚类：聚类也称之为自动分类，是一种无监督的学习方法。算法的原则是基于度量数据对象之间的相似性或相异性，将数据对象集划分为多个簇；相比较于分类技术，聚类只需要较少的专家知识(领域知识)，就可以自动发掘数据集中的群组。二、基本的聚类方法包括：1、划分方法：该方法通常基于距离使用迭代重定位技术，通过将一个对象移入另外一个簇并更新簇心，典型的算法有K-均值算法和K-中心点算法(二者的主要区别在于计算簇
转载
2023-11-09 06:20:04
131阅读
第一部分：学习Mahout必须要知道的资料查找技能：学会查官方帮助文档： 解压用于安装文件（mahout-distribution-0.6.tar.gz），找到如下位置，我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下，路径如下所示：G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs学会查源代码的注
转载
2024-08-09 17:38:36
75阅读
文章目录机器学习—python 实现网格聚类算法，子空间聚类 CLIQUE算法（pyclustering）一、基于网格聚类原理二、算法实现(一) CLIQUE 算法1. 前言2. 算法过程3. 示例代码参考资料 机器学习—python 实现网格聚类算法，子空间聚类 CLIQUE算法（pyclustering）聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIR
转载
2024-05-11 14:38:52
162阅读
