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一种基于统计流形的聚类算法
被引量：
3
1
作者
孙华飞
宋扬
+1 位作者
罗翼昊
孙福鹏
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期226-230,共5页
考虑数据点之间局部统计性质的差异,结合K平均算法提出一种基于统计流形的聚类算法.通过计算数据点邻域的均值和协方差,将原始数据点云映射到正态分布族流形中,成为参数点云.在正态分布族流形上构造不同的度量结构,分别应用K平均方法,...
考虑数据点之间局部统计性质的差异,结合K平均算法提出一种基于统计流形的聚类算法.通过计算数据点邻域的均值和协方差,将原始数据点云映射到正态分布族流形中,成为参数点云.在正态分布族流形上构造不同的度量结构,分别应用K平均方法,对参数点云进行聚类,从而将对应的原始数据分类.此算法可以应用到点云去噪.采用基于不同差异函数的算法,对含高密度噪声的点云去噪,并给出模拟仿真结果.仿真结果表明,采用KL散度作为差异函数的算法有较好的去噪效果,体现出该算法在去噪应用中的潜力.
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关键词
聚类
点云去噪
指数族流形
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职称材料
题名
一种基于统计流形的聚类算法
被引量：
3
1
作者
孙华飞
宋扬
罗翼昊
孙福鹏
机构
北京理工大学数学与统计学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期226-230,共5页
文摘
考虑数据点之间局部统计性质的差异,结合K平均算法提出一种基于统计流形的聚类算法.通过计算数据点邻域的均值和协方差,将原始数据点云映射到正态分布族流形中,成为参数点云.在正态分布族流形上构造不同的度量结构,分别应用K平均方法,对参数点云进行聚类,从而将对应的原始数据分类.此算法可以应用到点云去噪.采用基于不同差异函数的算法,对含高密度噪声的点云去噪,并给出模拟仿真结果.仿真结果表明,采用KL散度作为差异函数的算法有较好的去噪效果,体现出该算法在去噪应用中的潜力.
关键词
聚类
点云去噪
指数族流形
Keywords
clustering
point cloud denoising
exponential family manifold
分类号
O186 [理学—基础数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于统计流形的聚类算法
孙华飞
宋扬
罗翼昊
孙福鹏
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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