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针对聚类算法的聚类中心重复性和无法对点云聚类的问题,提出了融合高斯核及指数函数的聚类中心均匀化的点云聚类方法,以优化聚类中心的均匀化分布,实现点云的均匀化聚类。首先,根据高斯核函数及密度指数函数确定局部密度,再依据局部密度的大小确定距离参数。其次,依据局部密度和距离参数的乘积确定聚类中心,同时消除聚类中心的邻近化,使得聚类中心更加均匀分布于整个数据集中。最后,利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,并合并邻近聚类实现点云目标物的提取。将该算法与常规的基于密度峰值的聚类算法(clustering function based on density peak,CFDP)、K-means聚类算法、具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)进行比较,该文所提方法可以对教室内3排椅子实现100%的提取。与相对密度关系的峰值聚类(density peak clustering,DPC)算法及深度学习方法相比,所提方法对不同分辨率目标物点云的提取精度均为96.7%,在计算效率和精度方面均优于其他两种方法。 相似文献
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结合上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法 总被引:1,自引:1,他引:0
可靠、准确的点云聚类是后续高精度场景目标分析与解译的基础.该文提出了一种基于上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法.首先用DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)对点云数据进行过分割,得到密度可达的超体素;然后引入空间和属性上下文特征来描述超体素间的关联,并用于定义超体素构建的图模型边的权值;最后基于多标记的图割优化算法得到最佳超体素聚簇.实验结果表明,该方法能够有效改善点云聚类过分割,从而提高聚类的精度. 相似文献
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DBSCAN算法是一种基于密度的空间数据聚类方法,聚类速度快,且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类.但是数据量大时要求较大的内存支持和IO消耗,当空间聚类的密度不均匀,聚类间距离相差很大时,聚类质量较差.本文在DBSCAN算法的基础上提出一个划分不同密度分别聚类的算法.测试结果表明可以改善聚类效果. 相似文献
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《黑龙江大学自然科学学报》2017,(4)
针对传统局部离群数据检测算法时间复杂度高、参数鲁棒性差的问题,在基于连接的异常因子(Connectivity based outlier factor,COF)算法的基础上,提出了一种基于聚类和密度的局部离群数据检测算法。利用聚类方法从原始数据集中筛选出候选离群数据集,来降低算法的时间复杂度;在进行数据对象之间距离计算时,引入信息熵的概念确定数据对象的离群属性,以提高算法的检测准确率。确定数据集的离群属性后,采用新的局部链接离群因子(Local connectivity based outlier factor,LCOF)度量候选离群数据集中数据的离群程度。此算法在保证检测准确率的前提下,降低了时间复杂度和检测准确率对参数的依懒性。仿真结果证明了所提方法的有效性和可行性。 相似文献
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为了提高银行客户分类的正确率,使银行的收益最大化,提出一种基于改进K均值聚类的银行客户分类算法.算法定义了类间最大相似度均值(AMS),并根据该定义确定最佳聚类数.当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值小时,根据距离原则选择初始聚类中心;当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值大时,把该最小AMS值相匹配的聚类中心看作初始聚类中心.利用最佳聚类数和初始聚类中心实现银行客户的细分.仿真结果表明,提出的算法能够跳出局部最优,并提高客户分类的正确率. 相似文献
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《应用科学学报》2019,(6)
增量聚类算法可以解决数据量大、内存不足的问题.传统的增量式模糊聚类(incremental multiple medoids based fuzzy clustering, IMMFC)算法只为每个数据块选择一个或多个相同数目的中心,当聚类中的对象权重较小时聚类效果不好.该文提出新的增量式模糊聚类算法用于处理大数据集.首先将大数据集分成多个小的数据块,并对每个小的数据块进行模糊聚类;然后从每个小数据块的每个簇群中选择目标中心点,中心点的个数是簇群中对象的权重之和大于阈值的最少对象数.最后合并所有选定的中心点,并对最终数据块进行模糊聚类,获取最终的中心点.实验结果表明,与IMMFC算法相比,当数据块占总数据的10%以上时,所提算法优于IMMFC. 相似文献
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基于遗传算法的可变加权FCM聚类方法改进研究 总被引:2,自引:2,他引:0
模糊C均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感.利用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行了确定,然后在FCM法中引入指标权重,并给出迭代公式和相应算法.实验结果表明,该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好. 相似文献
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【目的】地下矿井是自动驾驶技术实现落地应用的一个重要场景,障碍物检测是自动驾驶感知算法的重要组成部分,现有的检测算法多存在准确性不高、实时性不够等问题。【方法】针对检测算法中存在的问题,本研究提出一种适用于地下矿井障碍物检测的算法,使用该算法对激光雷达点云进行处理。首先,对地下矿井中的路面存在坡度的场景,提出多平面拟合的地面分割方法,准确地提取高程障碍物点云。其次,优化密度聚类算法,采用自适应阈值的组合参数,实现对障碍物的检测。【结果】本研究基于公开数据集和地下矿井实际采集数据集进行验证。【结论】本研究提出的算法具有良好的障碍物检测效果。 相似文献
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针对某劳务众包平台——拍照赚钱APP的任务定价,根据数据位置及分布的统计特征,充分挖掘所给数据信息,利用R软件,基于K-Means聚类算法计算出每一价格任务到聚类中心的最短距离,建立任务价格与距离的非线性回归模型.探讨任务的定价机制,发现任务的定价与其距聚类中心的距离存在幂函数关系,并提出了优化任务定价的建议. 相似文献
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以数据挖掘为工具,结合县域经济发展理论,探究湖南省县域经济发展聚集态势.构建了湖南省县域经济发展评价指标体系,对数据集应用基于原型的二分K均值聚类、基于图的AGNES聚类、加权主成分距离聚类与基于密度的DBSCAN聚类,根据邻近度矩阵的相关度选择最优聚类方法 .结果显示,湖南省县域经济发展按特征可归为四类,各类县市特征显著,类别间发展差距较大.根据模型的理论结果对现有的湖南省政府乡村振兴三大发展梯队的划分进行调整,为地方政府实施乡村振兴战略提供一定的理论基础,具有较好的参考价值. 相似文献
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一种改进的K means聚类彩色图像分割方法 总被引:1,自引:1,他引:0
图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐受到关注.该文在前人对彩色图像分割问题的大量研究成果基础上,提出了一种将K-means聚类、蚁群算法以及分水岭算法相结合的分割方法.本方法有效的克服了聚类数目必须依据先验知识提前设定、最初的聚类中心是随机选取的、聚类的效果好坏依赖于距离判定公式的缺陷. 相似文献