摘要考虑到现有的点云分类算法在提取依赖结构的特征参数时面临邻域尺度的选择难、数据维度高、计算复杂，并且缺乏对分类特征参数的重要性评估和选择等问题。选取了归一化高度、高度统计量、表面特征、空间分布特征、回波特性、强度特征6大类特征参数，并构建多尺度特征参数使用随机森林的特征选择算法对分类特征进行优化，然后进行点云分类实验表明，归一化高度特征在点云分类中所起作用最大归一化高度基于布料...
目录算法简介算法输入算法输出基本概念算法原理优缺点算法实现算法效果参考算法简介DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类
第二个主成分去掉第一个主成...
摘
摘要提出一种基于渐进加
问题DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples,), for example using ravel().clf.fit(x,y)貌似是因为fit()第二个参数（也就是label）必须是(n.)
为什么要对特征进行归一化？一句话描述：为了使特征在一个数量级上。就拿身高体重来举例，某人1m8，体重135斤，显然这种统计方法是不合适的，由于数量级不同使得身高体重的权重不同。应该把它们都归一化到同一数量级上。 如果不归一化，不同变量的损失梯度图可能会呈现一个椭圆，这样在梯度下降的时候迭代次数会比较多；归一化后损失的等高线图就是一个园，任意一点的切线方向便是梯度下降的方向，这样便减少了迭代次数，加
目录混淆矩阵评价指标PrecisionAccuracyRecallIouF1 Score博主小白，有啥不对的地方肯请大家评论指出~混淆矩阵\\真实情况真实情况\\正例负例pred正例TPFPpred反例FNTN评价指标PrecisionAccuracyRecallIouF1 Score
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