改进的KMeans 点云聚类算法 根据体元中的点数量计算点密度,并获取前K个点密度最大的体元作为初始聚类中心(附 matlab 代码)

KMeans函数的主要逻辑如下:

  • 使用InitCenter函数初始化聚类中心,该函数根据体元密度选择初始聚类中心。该函数的输入参数包括数据(data)、聚类中心数量(centerNum)和体元数量(voxelNum)。
  • 根据点云的取值范围计算包围盒的体积(V)和体元边长(d)。
  • 根据体元边长将点云数据划分为体元,并记录每个体元的点集和点数量。
  • 根据体元中的点数量计算点密度,并获取前K个点密度最大的体元作为初始聚类中心。
  • 对初始聚类中心进行迭代优化,直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。在每次迭代中,将每个点分配到距离最近的聚类中心,并计算新的聚类中心位置。
  • 返回最终的聚类结果(clusters)和聚类中心位置(centers)。
  • 接下来,代码在一个3D图形窗口中绘制聚类结果。它使用plot3函数分别绘制每个聚类的点集,并设置标题为"k-means聚类"。

InitCenter函数用于初始化聚类中心,它的主要逻辑如下:

  • 根据点云的取值范围和体元数量计算体元边长(d)以及划分体元的行数(rows)、列数(cols)和高度(height)。
  • 创建一个存储每个体元点集和点数量的数组。
  • 遍历点云数据,将每个点分配到对应的体元,并更新点集和点数量。
  • 将体元数组转换为二维数组并按点数量降序排序。
  • 提取前K个点密度最大的体元作为初始聚类中心,计算每个体元的质心作为聚类中心位置。
  • <

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