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1. Einleitung
Dieser Algorithmus ist dem europäischen Clustering und dem DBSCAN-Clustering sehr ähnlich. Der Clustering-Prozess ist wie folgt:
1. Zuerst müssen wir einen Satz von Startpunkten bereitstellen und anfängliche Clustering-Operationen für den Satz von Startpunkten durchführen. Der Clustering-Evaluator (d. h. die Clustering-Bedingung) kann als normale Bewertung oder Distanzbewertung angegeben werden. Wir können extrahieren die Bestandteile jedes Standorts in der Punktwolke.
2. Komponenten zusammenführen (d. h. die Kategorien der anfänglichen Cluster zusammenführen). Basierend auf der vorherigen Clustering-Operation kann die Komponentenkategorie jedes Punkts bestimmt werden und die Zusammenführungsoperation wird ausgeführt, um die Komponenten zusammenzuführen.
3. Entfernen Sie schließlich gemäß den von uns festgelegten Bedingungen, z. B. Punkten, die Kategorien, die die Bedingungen nicht erfüllen.
Zweitens: Implementieren Sie den Code
ConnectedComponentExtraction.hpp
#pragma once