基于多聚类的混合数据分割算法

• 作者: 张蓉 王晓辉
• 来源期刊: 信息通信
• 学科: 工学
• 关键词: 数据分割 K-means聚类 Mean-shift聚类
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 42-44
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.72
• 字数: 1967字
• 语种: 中文

摘要

为解决点云特征区域分割过程中的过分割和欠分割问题,提出一种多聚类混合数据分割算法.算法首先利用改进的K-means聚类将散乱点云模型划分出平坦区域与特征区域;再利用基于高斯球的Mean-shift聚类对特征区域进行细分割,接着使用区域生长对细分割后的结果进行调整,最终实现点云数据的准确分割.并用该算法与K-mans、Mean-shift算法对相同模型在相同参设下进行分割实验,其结果表明,该算法能有效、准确地根据点云特征类型实现数据分割,同时有效避免特征的过分割和欠分割现象.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓辉	赤峰学院建筑与机械工程学院	34	58	4.0	6.0
2	张蓉	江门职业技术学院电子与信息技术系	5	2	1.0	1.0