基于改进的密度峰值算法的K-means算法

针对传统K-means算法存在的随机选取初始聚类中心和类簇数目需要人为选定,从而导致聚类结果不稳定,容易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值算法（DPC）的K-means算法,该算法首先采用改进的DPC算法来选取初始聚类中心,弥补了K-means算法初始聚类中心随机选取导致易陷入局部最优解的缺陷;其次运用K-means算法进行迭代,并且引入熵值法计算距离优化聚类。在UCI数据集上的实验表明,该算法得到较好的初始聚类中心和较稳定的聚类结果,并且收敛速度也较快,证明了该算法的可行性。

噪声背景下基于激光雷达点云数据的分裂导线自动提取与三维重建

提出了基于改进DPC算法的具有强抗噪性的分裂导线自动提取与三维重建方法。以噪声背景下的输电线路点云数据为分析对象,首先根据特征分析法滤除输电线路点云中的地物点和杆塔点,并采用K-MEANS聚类方法提取每根电力线点云;然后提出改进DPC算法实现分裂子导线点云的聚类和提取;最后采用最小二乘法实现各分裂子导线三维模型重建。并与K-MEANS算法的聚类结果进行了对比,证明了改进DPC算法的强抗噪性和鲁棒性。