收藏夹-矩阵分解

最新推荐文章于 2024-04-20 20:23:53 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-20 20:23:53 发布 · 174 阅读 · 0 ·
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本文深入探讨了奇异值分解(SVD)的基本概念、数学原理及其在数据处理和机器学习中的应用。通过实例解析，读者可以更好地理解SVD如何帮助简化矩阵运算，实现数据压缩和特征提取。

https://blog.youkuaiyun.com/bitcarmanlee/article/details/52662518
https://blog.youkuaiyun.com/mucai1/article/details/85242098
https://blog.youkuaiyun.com/qq_27245709/article/details/91469688

奇异值分解
https://www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html

点云配准(一 两两配准)
3D视觉工坊
07-19 2606
本文首发于微信公众号「3D视觉工坊」：点云配准(一 两两配准) 这篇文章简单与大家聊一聊点云的配准技术,本文部分内容主要参考郭浩主编的「点云库PCL从入门到精通」. 由于一直对双目视觉较为感兴趣,无论是传统的双目立体视觉,还是面阵的结构光3D相机,亦或是日渐流行的VSLAM中流行的RGB-D相机,都会涉及到点云数据. 由于点云的不完整,旋转到完整点云就需要对局部点云进行配准. 那么这便带来了如下几...
矩阵分解在推荐系统中的应用——从矩阵分解的原理到不同场景下的应用
AI天才研究院
08-11 303
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 在互联网产品中，经常会涉及到对用户兴趣的推荐。比如电影、音乐、书籍、新闻等。用户在不同阶段可能会根据自己的喜好，比如先浏览一些热门的内容，然后再进一步了解相关的内容。因此，推荐系统中的推荐策略是一个非常重要的问题。对于推荐系统来说，如何提升用户体验和推荐准确率是一
点云配准方法
weixin_44387339的博客
10-29 1133
1. 几何距离最近点关联 ICP 优点 简单，易于实现 高效 当达到全局最优解时精度较高 缺点 初值不好时容易陷入局部最优解 提升 Go-ICP S-ICP 2. 特征点关联 流程 检测关键点 提取特征(个人理解应是计算描述子) 初始特征匹配 误匹配滤除 特征点类别 handcraft features learning-based features 优点 不需要初值 缺点 粗配准 由于用到了关键点，需要比较稠密的原始点云 耗时 提升 Deep learning 3. ra
点云配准(CloudCompare软件)
热门推荐
dayuhaitang1的博客
03-05 2万+
话不多说，直奔正题。 文章目录一、Align配准算法二、ICP配准算法 一、Align配准算法 1.打开软件，加载数据。 2、为了便于我们分辨，修改数据的颜色。 同上过程，将配准2数据修改为绿色。 3、同时选择配准1和配准2数据，然后再选择配准Align配准方法进行配准。 4、选择自己要配准的数据，另一个数据则会成为参考数据。 5、选择对应的特征点，这个按自己的需求，不过至少需要3对特征点...
点云配准
idiotandstupid的博客
10-17 581
点云：镭射激光或立体相机扫描物体表面获得的三维坐标、颜色、吸收率等数据 不同角度获得点云在不同坐标系下的坐标，点云配准就是要找到一个统一的坐标把不同角度下的点云拼接起来 Q：可能不同角度获得的是不同面上的点，如果是同一点的集合在不同角度的坐标可以通过配准获得旋转矩阵和平移向量，就是根据相同点在不同角度时的坐标获得旋转矩阵和平移向量，进而求得其他新点在新的坐标系下的坐标达到拼接的目的（其实只要知道点...
矩阵分解推荐系统：提升推荐准确率的秘籍，打造用户喜爱推荐
矩阵分解推荐系统是一种基于矩阵分解技术构建的推荐系统，它通过将用户-物品交互矩阵分解成低秩矩阵，来捕捉用户偏好和物品特征之间的潜在关系。这种技术能够有效地解决传统推荐系统中存在的稀疏性和冷启动问题。 ...
MATLAB实现非负矩阵分解应用于AllRecipes食谱数据分析
资源摘要信息:"非负矩阵分解（NMF）是一种数据分析方法，用于在数据集中识别隐藏的因子或特征，特别是当数据元素本质上是正数或非负数时。在本项目中，NMF被应用于AllRecipes.com的食谱收藏夹数据集，以探索和分析...
推荐系统背后的数学原理：如何用矩阵分解提升算法效率？
[推荐系统背后的数学原理：如何用矩阵分解提升算法效率？](https://img-blog.youkuaiyun.com/20171202074629403) # 1. 推荐系统概述与矩阵分解 ## 1.1 推荐系统简介 推荐系统是一种帮助用户发现他们可能感兴趣的信息的...
三维空间刚体运动1：旋转矩阵与变换矩阵（详解加代码示例）
shao918516的博客
03-25 2万+
本篇继续参照高翔老师《视觉SLAM十四讲从理论到实践》，讲解三维空间刚体运动。博文将原第三讲分为四部分来讲解：1、旋转矩阵和变换矩阵；2、旋转向量表示旋转；3、欧拉角表示旋转；4、四元数表示变换。本文相对于原文会适当精简，同时为便于理解，会加入一些注解和补充知识点，本篇为第一部分：旋转矩阵和变换矩阵，另外三部分请参照博主的其他博文。
ICP+NDT点云配准
05-28
PCL1.8.0+VS2013编写，利用ICP进行粗略配准，利用NDT进行精确配准，当两个点云重叠率较大时有较好的效果，点云数据是用bun000和bun045，今后可能会上传NDT+ICP进行配的代码。
FPFH点云配准
11-05
用FPFH方法进行点云配准，包含一个两个源文件和一个头文件，头文件包括RANSAC和FPFH特征的定义，源文件其中一个是FPFH特征的提取，还有一个是主函数，主要是各种接口。通过该方法可以比较好的进行点云配准
geomagic点云拼接教程
01-08
geomagic点云拼接教程.通过多次测量一个物体得到几块外形点云。这几块独立点云需要拼接才能体显物体的完整形貌。在拼接之前需要对单个点云进行一些处理，以保证后面的拼接顺利完成。
点云配准（PCL+ICP）
MSTIFIY的博客
07-25 2万+
点云配准（ICP）学习
点云配准介绍
cuiy24的博客
05-26 1万+
1.点云配准 —————————————————————————————————————— 点云配准过程，就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵（刚性变换或欧式变换），将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。 可以表示为以下的方程： 其中，Pt ，Ps 就是目标点云和源点云中的一对对应点。而我们要求的就是其中的R与T的旋转平移矩阵。 这里，我们并不知道两个点集中点的对应关系，这也是配准的核心问题。 ————————————————————————————
点云配准概述
最新发布
YYY_77的博客
04-20 636
经过粗配准之后，这两个点云的重合程度已经很高了，若要进一步提高，就需要后续的精准配准，现在一般都是采用ICP(迭代最近点)算法或者其变种来进行的，通过多次迭代，可以进一步提高配准的精度，但是若是没有粗配准提供较好的迭代初始位置，ICP算法往往会陷入局部区域的最优解，而得不到全局的最优解。在点云数据只有三维坐标时进行配准，这个时候，我们所能提取到的就只有点云的几何特征，常用的特征包括，点云的曲率，点云中平面四边形的仿射不变性等特征。点云配准是将原始点云和目标点云进行对齐。首先，稍微总结下点云配准吧。
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