基于谱分割的联合聚类算法研究及其应用



基于谱分割的联合聚类算法研究及其应用

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基于谱分割的联合聚类算法研究及其应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
符号对照表	第9-10页
缩略语对照表	第10-13页
第一章绪论	第13-17页
1.1 选题背景和意义	第13-15页
1.2 研究现状及难点	第15-16页
1.3 本文研究内容与组织结构	第16-17页
第二章各种聚类算法介绍	第17-23页
2.1 基于划分的聚类	第17-18页
2.2 基于层次的聚类	第18-20页
2.3 基于密度的聚类	第20-21页
2.4 基于网格和密度的聚类	第21页
2.5 基于图论的聚类	第21-22页
2.6 本章小结	第22-23页
第三章联合聚类实现结构提取	第23-41页
3.1 经典结构提取算法	第23-24页
3.1.1 RANSAC算法和RANSAC衍生算法	第23-24页
3.1.2 随机霍夫变换算法	第24页
3.2 基于概念空间的结构提取算法	第24-29页
3.2.1 J-Linkage算法圆	第25-26页
3.2.2 AKSWH2算法	第26-27页
3.2.3 KF算法和基于JSD算法	第27-29页
3.3 联合聚类基本思想	第29-30页
3.4 谱分割	第30-32页
3.4.1 谱分割的基本概念	第30-31页
3.4.2 邻接矩阵与拉普拉斯矩阵	第31-32页
3.5 模型个数的自动选取	第32-34页
3.6 实验结果及分析	第34-39页
3.7 本章小结	第39-41页
第四章基于联合聚类的建筑物点云配准	第41-53页
4.1 传统点云配准算法	第41-44页
4.2 基于联合聚类的点云配准实现	第44-45页
4.3 实验结果与分析	第45-51页
4.3.1 联合聚类平面提取方法结果及分析	第45-50页
4.3.2 与ICP配准算法配准结果的对比分析	第50-51页
4.4 本章小结	第51-53页
第五章结论和展望	第53-55页
5.1 研究结论	第53页
5.2 研究展望	第53-55页
参考文献	第55-59页
致谢	第59-61页
作者简介	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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