整体最小乘拟合空间直线

最新推荐文章于 2025-10-20 08:40:55 发布
最新推荐文章于 2025-10-20 08:40:55 发布
阅读量115 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeNexus/article/details/132821325
编程 专栏收录该内容
355 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了整体最小乘拟合空间直线（TLS）方法，它是一种考虑了自变量和因变量误差的线性回归方法，对离群点具有更好的鲁棒性。文章通过Python和NumPy库展示了TLS的实现过程，并通过实例说明其在处理噪声数据时的优势。

整体最小乘拟合空间直线

在机器学习和统计学中，线性回归是一种常见的方法，用于寻找数据中的线性关系。其中，最小二乘法是一种常用的线性回归方法，它通过最小化观测值与预测值之间的残差平方和来拟合数据。然而，当数据集中存在离群点或噪声时，最小二乘法可能会受到影响。为了克服这个问题，我们可以使用整体最小乘拟合空间直线方法。

整体最小乘拟合空间直线（Total Least Squares，TLS）是一种不仅考虑因变量的误差，还考虑自变量的误差的回归方法。它通过最小化数据点到拟合直线的垂直距离之和来寻找最佳拟合直线。与传统的最小二乘法相比，TLS对数据中的所有误差都进行了考虑，因此在存在离群点或噪声的情况下更具鲁棒性。

下面我们将使用Python来实现整体最小乘拟合空间直线的算法。我们将使用NumPy库进行数值计算和线性代数运算。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np

接下来，我们定义一个函数来计算整体最小乘拟合空间直线：

def total_least_squares(X
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
PCL 点云拟合 拟合空间直线
纵马踏花向自由
11-12 436
在点云处理过程中，点云拟合是一个重要步骤，尤其是当需要从散乱的点云数据中提取出几何特征时。拟合空间直线可以帮助识别和分析物体的形状和结构。本文将介绍如何使用PCL（Point Cloud Library）中的RANSAC算法拟合空间中的直线，并通过点云的可视化来展示拟合效果。
PCL 整体最小二乘拟合空间直线(C++详细过程版)
点云侠的博客
07-21 167
整体最小二乘考虑了系数矩阵误差，可获得更优的参数估计。
最小二乘法之直线拟合理论分析与推导（行空间、列空间、几何解释、概率解释）
shannanshouyin的博客
03-16 1382
从行空间、列空间、几何、概率论等多角度详细分析并推导了最小二乘法，并附以示例与图片参考。
整体最小二乘拟合空间直线
点云侠的博客
10-20 964
整体最小二乘拟合空间直线证明过程推导与算法仿真。
最小二乘法拟合空间直线
变羊法师的博客
07-24 1105
总结了最小二乘法拟合空间直线 并列出了c++代码
最小二乘法拟合直线-C++实现
热门推荐
CodingJourney
07-16 2万+
最近公司的一个项目需要计算TVDI（Temperature Vegetation Dryness Index ，温度植被干旱指数） ，TVDI的计算公式如下（具体原理自行百度）： 其中，为任意像元的地表温度；为某一NDVI对应的最小地表温度，对应的是湿边；为某一NDVI对应的最大地表温度，对应的是干边；a，b为湿边的拟合方程系数，c，d为干边的拟合方程系数。 在拟合干边和湿边的过程
最小二乘法直线拟合
zbs55555的博客
06-06 1747
最小二乘法直线拟合
最小二乘法简解及空间直线拟合
qq_31231025的博客
07-10 3163
通常我们在对一些数据进行直线，圆，圆柱，圆球等规则几何体进行拟合时，需要用到最小二乘法,只需要使其平方差最小，即可得到相应几何体的数学表达式。 一、最小二乘法 例如一组数据F={（X1,Y1）,(X2,Y2),(X3,Y3)…,(Xn,Yn)},需要通过这组数据得到一条直线，设该条直线为：y=ax+b;使得（ax+b）的输出尽可能接近，从而使得预测值和真实值之间的方差最小,可以用下式表达： E=（aX1+b-Y1）+（aX2+b-Y2)+（aX3+b-Y3)+.……+（aXn+b-Yn） 此时，如果使得E的
空间直线最小二乘拟合
Dangkie的专栏
08-20 6301
空间直线标准方程： 转化为射影式方程： 可以对两个方程分别进行拟合。 令： 其中 求出a,b,c,d即可。 代码如下： data = load('data.txt'); data = data'; L=length(data(1,:)); x=data(1,:); y=data(2,:); z=data(3,:); F=[z;1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
最小二乘法直线拟合(C++)
dxy408460910的专栏
12-12 3162
1.原理 在现实中经常遇到这样的问题，一个函数并不是以某个数学表达式的形式给出，而是以一些自变量与因变量的对应表给出，老师讲课的时候举的个例子是犯罪人的身高和留下的脚印长，可以测出一些人的数据然后得到一张表，它反应的是一个函数，回归的意思就是将它还原成数学表达式，这个式子也称为经验表达式，之所以叫经验就是说它不完全是实际中的那样准确，是有一定偏差的，只是偏差很小罢了。 最小二乘法   
C++最小二乘法拟合直线
03-19
C++最小二乘法拟合直线，根据数据直接计算直线的斜率、截距和相似度，即拟合的好坏。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
C++ 最小二乘拟合空间直线
08-06
我们使用整体最小二乘（Total Least Squares）方法拟合空间直线。空间直线可以表示为两个平面的交线，但更直接的方式是使用点向式（一点和方向向量）。参数化形式为： $$ \mathbf{p} = \mathbf{p}_0 + t \cdot \...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值