1、目标的方向信息 目标的方向是通过测量回波的波前到达雷达的角度来确定的。雷达一般使用方向性天线，即具有窄辐射方向图的天线进行波束的方位向和俯仰向的扫描。当接收信号的能量最大时，天线所指向的方向就是目标所在方向。这种或者其他测量方向的方法都假定大气不扰乱无线电波的直线传播。 入射波前的方向也可通过测量两个分离的天线所接收的相位差来决定，而相位差则取决于入射波前和两天线连线的夹角。两天线分开越远
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2024-04-26 09:39:15
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K-meansK-means 是一种基于聚类的无监督学习算法，它的目标是将一组数据点分成 k 个簇，使得每个簇内的数据点之间的距离尽可能小，而不同簇之间的距离尽可能大。K-means 算法是一种迭代算法，它的核心是通过交替进行两个步骤来逐步优化簇的分配和簇中心的位置，直到满足一定的收敛条件为止。具体来说，K-means 算法的步骤如下：随机初始化 k 个簇中心，其中 k 是指定的聚类个数，一般是根
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2024-03-17 11:48:34
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一、基础知识介绍1、点云数据一边采集一边重构，对处理器的硬件资源消耗特别大，所以用电脑作为处理器时，电脑的配置要高，具体需要什么杨的配置，下面会有数据介绍。2、虽然激光雷达采集的数据和摄像头采集的数据没法做比较，但是从数据量和数据单位可做如下对比。 雷神16线激光雷达锐儿威视130万摄像头传感器数据单位点云数据（point cloud）[三维坐标+-RGB+-Intensity]像素（p
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2024-06-07 14:01:04
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大家好！我是喜欢把问题研究明白的调皮哥。欢迎前来学习毫米波雷达基本原理。本节课将讲的是毫米波雷达利用MATLAB进行信号处理如何解算目标的距离和速度信息。 一、 很多同学在看完雷达原理的基本公式之后，大致上能够明白雷达测距和测速的基本原理，但是到了真正利用MATLAB做信号处理的时候，可能不是很清楚，为什么经过两次FFT（距离维、速度维）这么做就能够得到目标的距离和速度，其背后的实质物理含义是什
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
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2024-03-25 22:33:32
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激光雷达： 激光雷达测量的数据是雷达周围一个个的点，是激光发射后第一个碰到的障碍物，当完成一次扫描后，生成一次点云图，包含一组点的信息。激光雷达的测距原理一般分为两种：三角测距法和脉冲法（TOF）。脉冲法是根据简单的光速*时间/2，问题是需要精确的计时器和高质量的脉冲光，所以成本较高。我们车上的思岚A1雷达是脉冲法，原理简单。 下面介绍一下三角测距法：从图中我们可以发现激光发射器Laser是有一个
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2024-01-02 12:02:38
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毫米雷达点云 DBSCAN聚类算法聚类的目的聚类算法分类原型聚类层次聚类密度聚类DBSCAN聚类算法原理相关定义算法流程以及伪代码DBSCAN算法优缺点DBSCAN参数选择聚类衡量指标DBSCAN算法仿真DBSCAN代码DBSCAN算法对毫米波雷达点云数据进行聚类 聚类的目的聚类的目的是将一组数据点划分为具有相似特征或属性的组或簇。通过聚类分析，我们可以识别出数据中的内在模式、结构和关联关系，从
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2023-06-03 01:57:10
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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
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2024-06-11 21:55:48
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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
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2023-11-09 06:20:04
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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
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2024-05-11 14:38:52
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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
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2024-08-14 12:16:34
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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
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2024-03-20 16:40:04
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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
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2024-05-14 14:51:54
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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
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2024-04-22 11:22:20
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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
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2024-08-09 17:38:36
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聚类
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
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2024-04-06 08:20:29
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1、聚类算法思想聚类就是对大量未知标注的数据集，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，类别之间的数据相似度比较小，属于无监督学习。聚类算法的重点是计算样本项之间的相似度，有时候也称为样本间的距离。2、距离公式（相似度）闵可夫斯基距离(Minkowski) 3 算法优缺点：优点： 理解容易，聚类效果不错处理大数据集的时候，该算法可以保证较好的伸缩性和高效率当
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2024-05-08 14:15:14
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聚类是机器学习中一种重要的 无监督算法，它可以将数据点归结为一系列特定的组合。理论上归为一类的数据点具有相同的特性，而不同类别的数据点则具有各不相同的属性。在数据科学中聚类会从数据中发掘出很多分析和理解的视角，让我们更深入的把握数据资源的价值、并据此指导生产生活。基于不同的学习策略，聚类算法可分为多种类型：K均值算法(K-means)k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性
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2023-08-25 16:31:47
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一、聚类学习简介聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。聚类算法是典型的无监督算法，主要用于将相似样本分
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2024-03-16 01:44:58
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聚类算法（理论） 目录一、概论1、聚类算法的分类2、欧氏空间的引入二、K-Means算法1、算法思路2、算法总结三、DBSCAN算法1、相关概念2、算法思路3、算法总结四、实战部分 一、概论 聚类分析，即聚类（Clustering），是指在一大推数据中采用某种方式或准则来将一些具有相同或相似性质和特征的数据划分为一类。聚类是无监督学习的典型算法，相较于有监督学习，由于聚类针对的大多是无标签数据，
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2023-12-21 12:52:17
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