algorithm - 减少关闭点

Question

input: C matrix 2xN (2D points)

output: C matrix 2xM (2D points) with equal or less points.

假设我们有一个包含多个 2D 点的 C 矩阵 2xN，它看起来像这样:

我们想要的是将“close”点分组为一个点，用其他点的平均值来衡量。例如，在第二张图中，每组蓝色圆圈为一个点，点坐标为蓝色圆圈内所有点的平均点。另外说“接近”，我的意思是:它们之间的距离将小于DELTA(已知标量)。所以想要的输出是:

关于算法的运行时间，我没有上限要求但是我多次调用那个方法...
我尝试过的:

function C = ReduceClosePoints(C ,l_boundry)
    x_size = abs(l_boundry(1,1)-l_boundry(1,2)); %220
    DELTA = x_size/10;
    T = [];

    for i=1:size(C,2)
        sum = C(:,i);
        n=1;
        for j=1:size(C,2)
            if i~=j     %not in same point
                D = DistancePointToPoint(C(:,i),C(:,j));
                if D < DELTA
                    sum = sum + C(:,j);
                    n=n+1;
                end
            end
        end
        sum = sum./n; %new point -> save in T matrix
        T = [T sum];
    end
    C = T;
end

我正在使用 Matlab。谢谢

Answer 1

从输出中删除重复项的最简单方法是在最后一步，通过替换:

C = T;

与:

C = unique(T', 'rows')';

请注意，矩阵上下文中的 unique() 只能按行工作，因此我们必须转置两次。