机器学习笔记 - 随机样本共识(RANSAC) 算法

RANSAC是一种迭代算法,用于在含有异常值的数据中估计数学模型,常用于机器学习和计算机视觉。它能识别并排除异常值,应用于直线拟合、基本矩阵估计、物体识别和平面拟合等领域。scikit-learn提供了RANSAC算法的实现,通过示例代码可以看出,RANSAC在拟合数据时不受离群点影响。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、什么是 RANSAC?

        RANSAC(随机样本共识)是一种用于机器学习和计算机视觉的算法,随机样本共识(RANSAC)是一种迭代方法,用于根据包含异常值的数据集估计数学模型。RANSAC 算法的工作原理是识别数据集中的异常值,并使用不包含异常值的数据来估计所需的模型。

        RANSAC的计算步骤:

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