포인트 맵 작성 및 새 포인트 분류

Question

포인트 맵을 3D 공간에 생성했습니다. 그들은 지역 (구름)으로 그룹화되어 활동의 장소, 즉 사용자가 앉아있는 지점의 구름에 대해 알려줍니다.

이제 새로운 지점 P가 있으며지도에 알려진 구름 안쪽/근처에 있는지 알고 싶습니다.

현재 내 알고리즘은 구름의 각 점 사이의 거리를 점 P으로 계산하고 임계 값으로 값을 확인합니다. 클라우드 거리에있는 포인트가 임계 값보다 낮 으면 반환 값은 양수입니다. 그러나이 방법은 경우에 따라 충분하지 않을 수 있습니다.

어떻게하면 더 효율적으로 구현할 수 있습니까?

Answer 1

clustering 알고리즘 (예 : k-means)을 사용하여 "구름"을 클러스터링 할 수 있습니다.

각 클러스터의 "중심점"(오프라인)을 찾고 p이이 센터 중 어느 곳 (온라인)과도 충분히 근접한 지 확인할 수 있습니다.