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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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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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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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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文章目录1.引言2.`K-means`算法原理3.`K-means`算法实现3.1 `numpy`实现`K-means`算法3.2 使用`scikit-learn`实现`K-means`算法4 .`K-means`优缺点 1.引言 K-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较
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2024-05-29 00:05:19
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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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本文主要介绍聚类算法的原理、聚类分析的两个基本问题：性能度量和距离计算，聚类分析中类个数的确定方法与原则，以及进行聚类分析前的数据中心化和标准化变换处理。一、概述聚类（Clustering）是一种无监督学习（Unsupervised Learning），即训练样本的标记信息是未知的。聚类既可以通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，找寻数据内在的分布结构，也可以作为分类等其他学习任务
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2023-11-23 18:40:53
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聚类的概念 对于有标签的数据，我们进行有监督学习，常见的分类任务就是监督学习；而对于无标签的数据，我们希望发现无标签的数据中的潜在信息，这就是无监督学习。聚类，就是无监督学习的一种，它的概念是：将相似的对象归到同一个簇中，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。聚类算法的分类 聚类算法有很多
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2024-04-26 13:52:49
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提示：这些是自己整理 可以借鉴 也可能存在错误 欢迎指正 聚类算法--引言聚类聚类定义聚类方法分为五类：数据挖掘对聚类的典型要求：距离和中心点距离公式中心点 聚类参考文章聚类定义聚类(Clustering)算法的本质是对数据进行分类,将相异的数据尽可能地分开,而将相似的数据聚成一个类别(也叫族, cluster),即“物以类聚”,从而优化大规模数据库的查询和发现数据中隐含的有用信息和知识.待分类
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2024-03-21 07:31:41
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本文主要讲解的聚类算法有：k均值算法、均值漂移算法、凝聚层次算法、DBSCAN密度聚类算法，还介绍了聚类算法性能指标——轮廓系数。 聚类（cluster）与分类（class）不同，分类是有监督学习模型，聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下，这种算法都需要计算欧几里得距离。 $$P(x_1) - Q(x_2): |x_1-x_2| = \sqrt{(x_1
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2024-02-29 21:56:34
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本文分析了Kmeans、Kmedoids、Cure、Birch、DBSCAN、OPTICS、Clique、DPC算法。除了Birch聚类算法的python算法调用了sklearn.cluster里的Birch函数，没有未搜到Clique聚类的matlab版本的算法。其余算法python和matlab算法都是根据原理所编。喜欢的给个star~喔。github项目2.聚类算法实际类别数据集如图2.1所
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2024-05-20 16:22:47
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文章目录K-means聚类算法模型SPSS操作系统（层次）聚类算法模型SPSS操作确定分几类：用图形估计聚类的数量DBSCAN算法：具有噪声的基于密度的聚类算法matlab实现 分类是已知类别的，聚类是未知的K均值法需要自己定义分几类（K类）系统聚类可以先聚类，然后再根据聚合系数来确定分几类K-means聚类算法模型SPSS操作需要统一量纲迭代次数可以视情况增多以达到收敛效果好 可以利用SPSS
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2024-03-11 16:07:53
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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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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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