一种基于统计流形的聚类算法

孙华飞; 宋扬; 罗翼昊; 孙福鹏

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一种基于统计流形的聚类算法

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考虑数据点之间局部统计性质的差异,结合K平均算法提出一种基于统计流形的聚类算法.通过计算数据点邻域的均值和协方差,将原始数据点云映射到正态分布族流形中,成为参数点云.在正态分布族流形上构造不同的度量结构,分别应用K平均方法,对参数点云进行聚类,从而将对应的原始数据分类.此算法可以应用到点云去噪.采用基于不同差异函数的算法,对含高密度噪声的点云去噪,并给出模拟仿真结果.仿真结果表明,采用KL散度作为差异函数的算法有较好的去噪效果,体现出该算法在去噪应用中的潜力.

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来源
《北京理工大学学报》 |2021年第2期|226-230|共5页
作者
孙华飞; 宋扬; 罗翼昊; 孙福鹏;
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作者单位

北京理工大学数学与统计学院;

北京100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类微分几何、积分几何;
关键词
聚类; 点云去噪; 指数族流形;

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