密度聚类的一种，是DBSCAN聚类的改进算法，其对输入参数不敏感。OPTICS聚类：有效的解决了密度不同导致的聚类效果不好的问题。OPTICS也需要密度和半径两个参数，使用这两个参数确定核心对象。核心距离：只有核心对象才有核心距离，在核心对象中，最小邻域内密度达到阈值时的半径值。如果样本的核心距离小于半径则为核心点，否则不是核心点。欧几里得距离：核心对象到点 p 的欧几里得距离。可达距离：只有核心
因为条件限制，在Windows10平台下实现OrbSLAM2+Kinect2点云数据采集。 1. 遇到问题，启动运行没多久就跟丢了，有的地方哪怕轻微的旋转甚至不动都无法跟踪。 原因：相机的标定参数不对，fx和cx参数搞反了。其实应该从获取的稀疏点云中能够看出来有问题，稀疏点云的形状和分布就不对。 2
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2018-03-26 15:34:00
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（十二）ORBSLAM2系统流程所有细节 - 小C酱油兵
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2022-03-23 16:48:41
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ORB-SLAM2代码详解01: ORB-SLAM2代码运行流程运行官方Demo阅读代码之前你应该知道的事情变量命名规则理解多线程为什么要使用多线程?多线程中的锁SLAM主类`System`构造函数跟踪函数 可以看看我录制的视频5小时让你假装大概看懂ORB-SLAM2源码运行官方Demo以TUM数据集为例,运行Demo的命令:./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabular
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2024-08-30 11:28:24
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忙于图像处理和DCNN,很长时间不使用ROS，重新安装系统后，再次使用ORB-SLAM2（ROS）进行三维重建和实时追踪的演示。ORB-SLAM2使用了RGB_D相机，可以在Kinect收集得到的数据集上进行演示。转述一下ORB-SLAM2的教程一.ORB-SLAM2 安装13 Jan 2017: OpenCV 3 and Eigen 3.3 are now supported.
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2017-05-16 11:38:00
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1 api介绍 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8) 参数: n_clusters:开始的聚类中心数量，产生的质心数。 方法: estimator.fit(x) estimator.predict(x) estimator.fit_predict(x) fit_p ...
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2021-09-26 10:20:00
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决定总结最近一个月的工作，这个月在orbslam2的基础上，使用kineticV2完成了稠密点云地图的重建，
原创
精选
2023-05-21 09:36:46
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学习笔记，仅供参考，有错必纠转载自：谱聚类（spectral clustering）原理总结文章目录谱
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2022-06-02 23:46:26
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在find_package(Eigen3 REQUIRED)后加NO_MUDULE,然后重建编译即可成功！
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2023-01-13 00:43:30
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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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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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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
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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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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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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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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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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