ConvexHull不够精确-替代方案？

Question

我有一个大约25k点的聚类一致性，我想找到边界。它适用于ConvexHull，但结果是我只能得到大约19个坐标作为输出。这绝对是太少了。

以下是SciPy文档中的示例代码。如果你运行它，你会发现点数是非常有限的。

from scipy.spatial import ConvexHull
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

points = np.random.rand(50, 2)   # 30 random points in 2-D
hull = ConvexHull(points, incremental=False)

plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
for simplex in hull.simplices:
    plt.plot(points[simplex,0], points[simplex,1], 'r-')

plt.show()

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有没有可能得到更多的分数来提高寄宿者的准确性？或者我需要一个不同的代码？

Answer 1

那么你的船体就不会是凸的！

尝试http://www.geosensor.net/papers/duckham08.PR.pdf算法，它将尝试获得您可能想要的东西，这在道德上遵循点集的“边界”。

您也可以尝试使用alpha形状。