当前位置: 首页 > news >正文

改进的KMeans 点云聚类算法 根据体元中的点数量计算点密度,并获取前K个点密度最大的体元作为初始聚类中心(附 matlab 代码)

KMeans函数的主要逻辑如下:

  • 使用InitCenter函数初始化聚类中心,该函数根据体元密度选择初始聚类中心。该函数的输入参数包括数据(data)、聚类中心数量(centerNum)和体元数量(voxelNum)。
  • 根据点云的取值范围计算包围盒的体积(V)和体元边长(d)。
  • 根据体元边长将点云数据划分为体元,并记录每个体元的点集和点数量。
  • 根据体元中的点数量计算点密度,并获取前K个点密度最大的体元作为初始聚类中心。
  • 对初始聚类中心进行迭代优化,直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。在每次迭代中,将每个点分配到距离最近的聚类中心,并计算新的聚类中心位置。
  • 返回最终的聚类结果(clusters)和聚类中心位置(centers)。
  • 接下来,代码在一个3D图形窗口中绘制聚类结果。它使用plot3函数分别绘制每个聚类的点集,并设置标题为"k-means聚类"。

InitCenter函数用于初始化聚类中心,它的主要逻辑如下:

  • 根据点云的取值范围和体元数量计算体元边长(d)以及划分体元的行数(rows)、列数(cols)和高度(height)。
  • 创建一个存储每个体元点集和点数量的数组。
  • 遍历点云数据,将每个点分配到对应的体元,并更新点集和点数量。
  • 将体元数组转换为二维数组并按点数量降序排序。
  • 提取前K个点密度最大的体元作为初始聚类中心,计算每个体元的质心作为聚类中心位置。
  • <

相关文章:

改进的KMeans 点云聚类算法 根据体元中的点数量计算点密度,并获取前K个点密度最大的体元作为初始聚类中心(附 matlab 代码)

KMeans函数的主要逻辑如下: 使用InitCenter函数初始化聚类中心,该函数根据体元密度选择初始聚类中心。该函数的输入参数包括数据(data)、聚类中心数量(centerNum)和体元数量(voxelNum)。根据点云的取值范围计算包围盒的体积(V)和体元边长(d)。根据体元边长将点云数…...

php user.ini详解

0x00 前言 本篇主要是讲解分析一下user.ini相关的内容。因为这个知识点涉及到文件上传的绕过 0x01 正文 .user.ini 文件是PHP的配置文件&#xff0c;用于自定义PHP的配置选项。该文件通常位于PHP安装目录的根目录下&#xff0c;或者在特定的网站目录下。 .user.ini 文件是一…...

用 PHP 和 JavaScript 显示地球卫星照片

向日葵 8 号气象卫星是日本宇宙航空研究开发机构设计制造的向日葵系列卫星之一&#xff0c;重约 3500 公斤&#xff0c;设计寿命 15 年以上。该卫星于 2014 年 10 月 7 日由 H2A 火箭搭载发射成功&#xff0c;主要用于监测暴雨云团、台风动向以及持续喷发活动的火山等防灾领域。…...

Ubantu安装mongodb,开启远程访问和认证

最近因为项目原因需要在阿里云服务器上部署MongoDB&#xff0c;操作系统为Ubuntu&#xff0c;网上查阅了一些资料&#xff0c;特此记录一下步骤。 1.运行apt-get install mongodb命令安装MongoDB服务&#xff08;如果提示找不到该package&#xff0c;说明apt-get的资源库版本比…...

高手速成|数据库脚本生成工具

高手速成|数据库脚本生成工具 文章目录 高手速成|数据库脚本生成工具前言1、软件的安装及使用2、建立新工程3、创建Conceptual Data Model&#xff08;概念数据模型&#xff09;4、将E-R图转化为其他数据库模型5、导出DBMS代码&#xff08;Sql执行脚本&#xff09;6、执行sql脚…...

振动国标2009GB/T 19873.2-2009/ISO 13373-2:2005笔记

国标原文 1.时域&#xff0c;要求&#xff0c;采样率大于最高频率10倍&#xff08;最低频率&#xff1f;&#xff09; 2.频域&#xff0c;要求采样率大于最高频率2倍。 3.3.2 积分和微分&#xff0c;二次积分。 3.3.3 均方根。 3.4 滤波 4.1 奈奎斯特图、极坐标图、坎贝尔…...

SpringBoot中自定义starter

SpringBoot自动装配原理&#xff1a; EnableAutoConfiguration注解开启自动装配功能&#xff0c;该注解通常放在应用的主类上。spring.factories文件位于META-INF目录下的配置文件中定义各个自动装配类的全限定名 当SpringBoot启动时&#xff0c;会加载classpath下所有的spri…...

git-tf clone 路径有空格处理方案

git-tf clone 路径存在空格情况下&#xff0c;运行命令报错&#xff1b; 需要对路径进行双引号处理...

IP 地址与域名是一对多的关系。一个 IP 地址可以对应多个域名,但一个域名只对应一个 IP地址。这句话如何理解?

假设你有一个大型公司&#xff0c;拥有许多服务器和网站。每台服务器都有自己的IP地址&#xff0c;就像每台手机有一个电话号码一样。然而&#xff0c;你可能不想让客户记住一堆复杂的数字来访问你的网站。这时候&#xff0c;你可以为每个网站分配一个易记的域名&#xff0c;比…...

DNS解析分类

DNS&#xff08;域名系统&#xff09;解析是将域名转换为对应的IP地址的过程。根据不同的功能和角色&#xff0c;DNS解析可以分为以下几种分类&#xff1a; 递归解析&#xff08;Recursive Resolution&#xff09;&#xff1a;递归解析是指DNS客户端向本地DNS服务器&#xff08…...

部署你自己的导航站-dashy

现在每天要访问的网页都太多了&#xff0c;尽管chrome非常好用&#xff0c;有强大的标签系统。但是总觉的少了点什么。 今天我就来分享一个开源的导航网站系统 dashy。这是一个国外的大佬的开源项目 github地址如下&#xff1a;https://github.com/Lissy93/dashy 来简单说一下…...

运用谱分解定理反求实对称矩阵

文章目录 谱分解定理定理的运用 谱分解定理 设三阶实对称矩阵 A A A&#xff0c;若矩阵 A A A 的特征值为 λ 1 , λ 2 , λ 3 \lambda_1,\lambda_2,\lambda_3 λ1​,λ2​,λ3​&#xff0c;对应的单位化特征向量分别为 α 1 , α 2 , α 3 \alpha_1,\alpha_2,\alpha_3 α…...

Qt——Qt工作原理:事件驱动、信号与槽机制

Qt工作原理&#xff1a;事件驱动、信号与槽机制 Qt作为一个现代的GUI&#xff08;图形用户界面&#xff09;框架&#xff0c;采用了事件驱动的编程范式&#xff0c;并引入了信号与槽机制&#xff0c;以实现高度交互和松耦合的程序设计。下面详细解释了相关概念&#xff0c;以及…...

find ./* -type d -empty -exec touch {}/.gitkeep \;

这是一个 Linux 下的 find 命令&#xff0c;用于在所有空目录中创建 .gitkeep 文件。让我们来分解一下这个命令做了什么&#xff1a;- find ./* &#xff1a; 在当前目录及其子目录中查找。 -type d &#xff1a; 只查找目录类型的文件。 -empty &#xff1a; 只找出那些空的目…...

计算机行业前景展望

计算机行业的前景展望是非常广阔的。随着技术的快速发展和应用领域的不断拓展&#xff0c;计算机行业将继续扮演着重要的角色。以下是一些计算机行业前景的关键方面&#xff1a; 人工智能&#xff08;AI&#xff09;和机器学习&#xff08;ML&#xff09;&#xff1a;AI和ML技术…...

TCP/UDP原理

文章目录 一、端口1. 端口的定义和作用2.服务端和客户端的区别3.常见的知名端口号有 二、TCP的原理1.TCP头部封装格式2.TCP可靠性机制三次握手确认机制四次挥手RST结束连接窗口机制 3.完整性校验4.TCP特征5.TCP的适用场景 三、UDP的原理1.UDP头部封装格式2.UDP特征3.UDP的适用场…...

操作符算数转换题

目录 1.交换两个变量&#xff08;不创建临时变量&#xff09; 2.统计二进制中1的个数 3.打印整数二进制的奇数位和偶数位 4.求两个数二进制中不同位的个数 5.【一维数组】有序序列合并 6.获得月份天数 7.变种水仙花数 8.选择题总结tips 这篇博文主要分享操作符&算…...

Centos7 安装 Docker

2年前写过一篇安装Docker的文档记录&#xff0c;当时安装有些麻烦&#xff0c;现在安装docker就非常容易了&#xff0c;而且安装完docker&#xff0c;自动也安装了docker compose&#xff0c;不用再去执行指令单独安装docker compose了&#xff0c;所以现在再记录一下&#xff…...

Java虚拟机内部组成

1、栈区 public class Math {public int compute(){//一个方法对应一块栈帧内存区域int a l;int b 2;int c (a b)*10;return c; } public static void main(String[] args){Math math new, Math() ;math.compute() ;System.out.println("test");}} 栈是先进后出…...

python遍历文件夹下的所有子文件夹,并将指定的文件复制到指定目录

python遍历文件夹下的所有子文件夹&#xff0c;并将指定的文件复制到指定目录 需求复制单个文件夹遍历所有子文件夹中的文件&#xff0c;并复制代码封装 需求 在1文件夹中有1&#xff0c;2两个文件夹 将这两个文件夹中的文件复制到 after_copy中 复制单个文件夹 # coding: ut…...

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…...

19c补丁后oracle属主变化,导致不能识别磁盘组

补丁后服务器重启&#xff0c;数据库再次无法启动 ORA01017: invalid username/password; logon denied Oracle 19c 在打上 19.23 或以上补丁版本后&#xff0c;存在与用户组权限相关的问题。具体表现为&#xff0c;Oracle 实例的运行用户&#xff08;oracle&#xff09;和集…...

[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解

突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 ​安全措施依赖问题​ GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

04-初识css

一、css样式引入 1.1.内部样式 <div style"width: 100px;"></div>1.2.外部样式 1.2.1.外部样式1 <style>.aa {width: 100px;} </style> <div class"aa"></div>1.2.2.外部样式2 <!-- rel内表面引入的是style样…...

学习STC51单片机32(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏2

每日一言 今天的每一份坚持&#xff0c;都是在为未来积攒底气。 案例&#xff1a;OLED显示一个A 这边观察到一个点&#xff0c;怎么雪花了就是都是乱七八糟的占满了屏幕。。 解释 &#xff1a; 如果代码里信号切换太快&#xff08;比如 SDA 刚变&#xff0c;SCL 立刻变&#…...

网站指纹识别

网站指纹识别 网站的最基本组成&#xff1a;服务器&#xff08;操作系统&#xff09;、中间件&#xff08;web容器&#xff09;、脚本语言、数据厍 为什么要了解这些&#xff1f;举个例子&#xff1a;发现了一个文件读取漏洞&#xff0c;我们需要读/etc/passwd&#xff0c;如…...

基于PHP的连锁酒店管理系统

有需要请加文章底部Q哦 可远程调试 基于PHP的连锁酒店管理系统 一 介绍 连锁酒店管理系统基于原生PHP开发&#xff0c;数据库mysql&#xff0c;前端bootstrap。系统角色分为用户和管理员。 技术栈 phpmysqlbootstrapphpstudyvscode 二 功能 用户 1 注册/登录/注销 2 个人中…...

【堆垛策略】设计方法

堆垛策略的设计是积木堆叠系统的核心&#xff0c;直接影响堆叠的稳定性、效率和容错能力。以下是分层次的堆垛策略设计方法&#xff0c;涵盖基础规则、优化算法和容错机制&#xff1a; 1. 基础堆垛规则 (1) 物理稳定性优先 重心原则&#xff1a; 大尺寸/重量积木在下&#xf…...

小木的算法日记-多叉树的递归/层序遍历

&#x1f332; 从二叉树到森林&#xff1a;一文彻底搞懂多叉树遍历的艺术 &#x1f680; 引言 你好&#xff0c;未来的算法大神&#xff01; 在数据结构的世界里&#xff0c;“树”无疑是最核心、最迷人的概念之一。我们中的大多数人都是从 二叉树 开始入门的&#xff0c;它…...

k8s从入门到放弃之HPA控制器

k8s从入门到放弃之HPA控制器 Kubernetes中的Horizontal Pod Autoscaler (HPA)控制器是一种用于自动扩展部署、副本集或复制控制器中Pod数量的机制。它可以根据观察到的CPU利用率&#xff08;或其他自定义指标&#xff09;来调整这些对象的规模&#xff0c;从而帮助应用程序在负…...