Advertisement

基于k近邻点云的离群点去除方法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
利用MATLAB软件，通过采用k近邻距离算法来识别点云数据，并据此剔除被判定为离群点的点云实例。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于K近邻的点云离群点去除方法
    优质
    本研究提出了一种利用K近邻算法来识别并剔除点云数据中的异常值（离群点）的方法，有效提高三维模型的质量和精度。 在MATLAB里，使用K近邻距离判断点云是否为离群点，并予以去除。
     
  • ArcGIS去除邻近点
    优质
    本教程介绍如何使用ArcGIS软件有效去除地图数据中的邻近点，优化地理空间数据分析和制图效果。 使用ArcGIS来消除相邻的点数据，并将这些相邻的点合并成一个点。
     
  • 离群检测研究-基于K-近邻树的算法.pdf
    优质
    本文探讨了一种新颖的离群点检测方法——基于K-近邻树的算法。通过构建高效的数据结构来加速和优化异常值识别过程，为数据分析提供了新视角。 为了适应数据集分布形状的多样性并解决密度问题，针对现有算法在离群簇检测方面效果不佳的情况，提出了一种基于K-近邻树的离群检测算法KNMOD（outlier detection based on K-nearest neighborhood MST）。该算法结合了密度和方向因素，并提出了基于K-近邻的不相似性度量方法。通过利用这种度量构建最小生成树并进行有约束的切割，从而识别出离群点。实验结果表明，该算法能够有效检测局部离群点及局部离群簇，并且在与LOF、COF、KNN和INFLO等算法对比中展现了优越性能。
     
  • K近邻(KNN)算法: 最近邻方法
    优质
    K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的数据分类与回归方法，通过计算待分类样本与训练集中各点的距离，选取距离最近的K个邻居投票决定该样本的类别。 KNN（K近邻）算法是指每个样本由其最接近的k个邻居来代表。 用一句古语来说就是“物以类聚，人以群分”。例如一个人的朋友圈中有马云、王健林、李嘉诚等知名人士，那么这个人很可能也是这个圈子中的一员。同样地，一个爱好游戏的人的朋友圈里大部分也应该是玩游戏的；爱喝酒的人的朋友圈则多为爱喝酒之人。正如那句话所说，“臭味相投”。 最近邻算法是一种分类方法，在1968年由Cover和Hart提出，适用于字符识别、文本分类以及图像识别等领域。 该算法的基本思想是：一个样本如果与数据集中k个最相似的样本大多数属于同一类别，则认为这个样本也属于这一类。
     
  • 海量点云数据中的重复点去除方法
    优质
    本研究探讨了在处理大规模点云数据时如何有效移除重复点的技术与算法，旨在提高数据处理效率和精度。 基于PCL编写了一个删除点云数据中的重复点的程序，稍作修改也可以用于删除数组中的重复点。目前测试一个包含四千万个点的点云数据，其中有大约一千万个重复点，运行时间为50秒。文件中包括源码和CMakeLists.txt，可以通过配置PCL后直接使用或直接复制代码进行使用。
     
  • MATLAB中的K近邻离群点检测代码-KMOF：一种新型基于子结构的局部异常检测方法
    优质
    本文介绍了一种名为KMOF的新算法，它是一种基于子结构的局部异常检测方法，并提供了在MATLAB中实现该算法以进行K近邻离群点检测的代码。 摘要：已经提出了许多局部异常值检测技术来识别有意义的局部异常值，这些研究通常使用k-最近邻（kNN）方法量化局部邻域并设计异常值评分函数。然而，传统的kNN邻域不能准确表达呈现非球面分布的数据集中的局部特征。此外，常规的评分函数基于一个假设：观察到的所有参考邻居都是正常的，这往往导致低检测性能。另外，基于kNN的方法通常对参数k很敏感。 为了克服这些问题，本段落提出了一种新的局部异常值检测算法，该算法重新定义了局部邻域和离群点评分函数，并分别命名为k个节点的最小旋转树（k-MST）和基于k-MST的离群点因子（kMOF）。这种方法对数据没有特殊要求且不依赖于参数k。与传统评分函数不同的是，新方法不是针对每个单独的数据点进行异常值评估，而是根据子结构来进行评价。 实验结果表明，在合成及真实数据集上应用该算法能够有效、稳健地检测出异常值和异常值组，并显示出提高效率的潜力。
     
  • 基于Matlab的三维离散点云邻域点搜索（柱状、球状及KNN方法）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了三种不同算法（柱状模型、球状模型和KNN）用于高效搜索三维空间中离散点云的邻近点，旨在优化数据处理效率与精度。 利用MATLAB构建KD树，并通过KNN、球状邻域与柱状邻域三种搜索方式高效获取当前点的三种邻域点。压缩包中包括主函数nbselect、demo示例代码、示例数据与结果图。
     
  • 近似离群点分析
    优质
    近似离群点分析是一种数据挖掘技术，专注于识别与整体数据集显著不同的数据点。这种分析在欺诈检测、网络入侵识别等领域有着广泛的应用。 离群值是指在一组数据中与其他观测值明显不同的数值。这类值可能由于测量错误、记录错误或异常事件等原因产生，在数据分析过程中需要特别注意处理。识别并评估离群值对于确保分析结果的准确性和可靠性至关重要，因为它们可能会显著影响统计模型和结论的有效性。
     
  • 基于k-D树的邻近点彩色星座图绘制【Matlab】
    优质
    本研究提出了一种利用k-D树进行高效邻近点搜索的方法，并在此基础上采用MATLAB实现彩色星座图的绘制。该方法结合了空间数据结构的优势，能够快速准确地生成复杂的数据可视化效果，特别适用于大规模数据集的分析和展示。 在Matlab2019a环境下使用k-D树邻近点算法绘制彩色星座图，以16QAM为例，包含65536个数据点的完整绘图过程大约需要4秒时间。具体的绘制效果可以参考相关文献或示例文章中的描述。
     
  • 基于k-means的离群点检测Matlab代码
    优质
    本简介提供了一段使用K-means算法进行离群点检测的MATLAB实现代码。该方法通过聚类分析识别数据集中的异常值，并给出具体的应用示例和代码注释。 k-means离群点剔除法：主要运用聚类均值方法来剔除数据中的异常点，从而增强模型预测的精度。本段落提供的是Matlab代码实现。