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曼纽尔·奥维耶多·德拉富恩特；卡洛斯·卡波；塞莱斯蒂诺·奥尔多涅斯；哈维尔·罗卡·帕迪尼亚斯

通过距离相关进行三维点云分类的最佳尺度选择。 （英语） Zbl 1444.62166号

Aneiros，Germanán（编辑）等人，《功能和高维统计及相关领域》。2021年6月23日至25日，在捷克共和国布尔诺举行的IWFOS 2021第五届功能和操作统计国际研讨会上发表的论文选集。查姆：斯普林格。Contrib.Stat.，213-220（2020）。
摘要：使用手工特征的多尺度机器学习算法是三维点云监督分类和分割的最有效方法之一。尽管它们已被证明具有良好的性能，但仍有一些方面尚未完全解决，确定最佳规模就是其中之一。在这项工作中，我们分析了函数距离相关性对解决这个问题的有用性。具体来说，我们建议调整函数以适应不同尺度下每个特征与点标签之间的距离相关性，并选择与所述函数的全局最大值对应的那些尺度作为最佳尺度。据我们所知，该方法首次在这种情况下提出，并将其应用于基准数据集，分析结果，并与使用其他规模选择方法获得的结果进行比较。
关于整个系列，请参见[Zbl 1446.62001号].

MSC公司：

62兰特 功能数据分析
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

基于距离相关的点云分类

软件：

R（右）；质量（R）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Oviedo de la Fuente}等人，in：功能和高维统计及相关领域。2021年6月23日至25日，在捷克共和国布尔诺举行的IWFOS 2021第五届功能和操作统计国际研讨会上提交的论文选集。查姆：斯普林格。213--220（2020年；Zbl 1444.62166）
全文： 内政部

参考文献：

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