(以如下三维图模拟算法思想)
如图5.2-1,假设空间中零散地分布一连串数据,数据个数根据采集情况而定,以点代替数据。
图5.2-1
如图5.2-2,把距离相近的点聚类,聚类的区域近似于一个球体,并找到球体的球心为中心点。
图5.2-2
如图5.2-3,以此类推,找出相应的符合要求的特征点,用找到的所有的特征点拟合原始数据:
基于聚类的时空数据有损压缩算法(3):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_74836.html(以如下三维图模拟算法思想)
如图5.2-1,假设空间中零散地分布一连串数据,数据个数根据采集情况而定,以点代替数据。
图5.2-1
如图5.2-2,把距离相近的点聚类,聚类的区域近似于一个球体,并找到球体的球心为中心点。
图5.2-2
如图5.2-3,以此类推,找出相应的符合要求的特征点,用找到的所有的特征点拟合原始数据:
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