J-linkage算法学习

最新推荐文章于 2022-01-18 21:56:23 发布
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分类专栏： 计算机视觉 算法基础 文章标签： 算法 聚类算法
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J-linkage算法是一种用于多模型估计的聚类方法，它基于随机采样和概念数据表示，尤其适用于存在噪声和离群点的数据。通过构建最小样本集（MSS）并计算一致性集合，形成矩阵表示每个点与模型的关系。该算法不需要预先指定模型数量，通过调整参数适应不同的聚类需求。尽管论文中的某些细节模糊，但代码实现揭示了算法的核心步骤，包括采样概率计算、模型生成和J-linkage聚类。

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原文：
【http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%285cf06460732097a0248dce05c12126b0%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vurl=http%3A%2F%2Fwww.springerlink.com%2Fcontent%2Ff0310906x67884qv&ie=utf-8&sc_us=963783626136484965】
该算法的主要功能是拟合空间中的多个模型。多模型稳健估计。

一、论文解读
在introduction里提到了几种多模型估计的方法，简单说明一下。
1.RANSAC：原始的RANSAC是用于拟合数据中的单一模型的，后续提出的Sequential RANSAC可以用于拟合多个模型。Sequential RANSAC的主要思想是连续多次调用RANSAC，每次使用RANSAC拟合出一个模型之后，就将该模型确定的内点去掉，再使用RANSAC对剩余的点进行拟合。这种方法并不好，所以后续提出了multiple RANSAC[1]，如果模型之间不存在相交，那么该方法较为有效。但是该方法中，模型的数目需要人为指定，这在实际应用中并不方便。

另一种方法是随机霍夫变换（RHT）[2]，基于随机采样和投票，在参数空间内构造了一个直方图。随机选择一个最小样本集（MSS），其定义的唯一

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点云分割（分层聚类算法——成对链接（P-Linkage））
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