kd-树相关论文
点是几何模型表示中基本的元素,被广泛用于三维物体模型的表示。空间变形技术在几何造型和计算机动画等领域有着广泛的应用,如何实......
时空共现模式(spatiotemporal co-location pattern,以下简称co-location模式)挖掘属于空间数据挖掘中一个非常热门的领域,系指多......
随着人工智能、机器学习领域的快速发展,雷达测量仪器趋于精密化,接收端获得的包含有目标信息的点迹数据量大大增加,这给后续目标......
针对传统K-means聚类算法对初始中心点比较敏感、易陷入局部最优,首先提出基于KD-树的初始聚类中心点选取方法。该方法通过建立KD-......
K-medoids算法对初始中心点敏感,不能有效地对动态数据进行聚类,且需要对相关的隐私数据进行保护。针对这些问题,提出了基于差分隐......
基于KD-树与差分隐私保护的空间数据分割得到了研究者的广泛关注，空间数据的大小与拉普拉斯噪音的多少直接制约着空间分割的精度。......
有关邻域粗糙集中信息粒化的研究大多以提升邻域分类准确率为目的,往往忽略了高效的邻域搜索策略对提升邻域分类方法时间效率的重......
为了提高光线跟踪的速度，在深入研究和比较各种光线跟踪加速算法的基础上，采用了空间剖分技术和GPu并行加速相结合的方法。对地面数......
针对点云简化算法中边界点丢失的问题,提出了一种保留边界的三维散乱点云的非均匀简化算法。首先利用kd-tree建立散乱数据点云的空......
kd-树算法是光线跟踪加速技术中效果最突出、应用最广泛的算法之一。在深入讨论该算法的基础上,提出了中剖面kd-树算法。该算法通......
数据挖掘技术领域中一项重要的数据分析技术——聚类分析技术在许多重要方面都得到了广泛的应用,近年来得到了广泛的研究,并取得了......
提出了一种基于轮廓线度量的骨架剪枝方法,该方法使用距离骨架点最近的轮廓点在轮廓线上的最小距离作为骨架点显著性的度量,该度量......
针对机载LiDAR点云数据后处理中的现有粗差剔除方法存在需要大量人工干预或普适性差的缺点,该文在使用高程直方图剔除显著的高位、......
聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它依据对象的相似性将对象集合划分成组，该技术已广泛应用在统计分析、模式识别、图像处理等领......
