function [ output_args ] = Untitled( input_args )
%UNTITLED Summary of this function goes here
% Detailed explanation goes here
clc;clear all;close all;
%%%二维直线拟合
%%%生成随机数据
%内点
mu=[0 0]; %均值
S=[1 2.5;2.5 8]; %协方差
data1=mvnrnd(mu,S,200); %产生200个高斯分布数据
%外点
mu=[2 2];
S=[8 0;0 8];
data2=mvnrnd(mu,S,100); %产生100个噪声数据
%合并数据
data=[data1',data2'];
iter = 100;
%%% 绘制数据点
figure;plot(data(1,:),data(2,:),'o');hold on; % 显示数据点
number = size(data,2); % 总点数
bestParameter1=0; bestParameter2=0; % 最佳匹配的参数
sigma = 1;
pretotal=0; %符合拟合模型的数据的个数
for i=1:iter
%%% 随机选择两个点
idx = randperm(number,2);
sample = data(:,idx);
%%%拟合直线方程 y=kx+b
line = zeros(1,3);
x = sample(:, 1);
y = sample(:, 2);
k=(y(1)-y(2))/(x(1)-x(2)); %直线斜率
b = y(1) - k*x(1);
line = [k -1 b]
mask=abs(line*[data; ones(1,size(data,2))]); %求每个数据到拟合直线的距离
total=sum(mask<sigma); %计算数据距离直线小于一定阈值的数据的个数
if total>pretotal %找到符合拟合直线数据最多的拟合直线
pretotal=total;
bestline=line; %找到最好的拟合直线
end
end
%显示符合最佳拟合的数据
mask=abs(bestline*[data; ones(1,size(data,2))])<sigma;
hold on;
k=1;
for i=1:length(mask)
if mask(i)
inliers(1,k) = data(1,i);
k=k+1;
plot(data(1,i),data(2,i),'+');
end
end
%%% 绘制最佳匹配曲线
bestParameter1 = -bestline(1)/bestline(2);
bestParameter2 = -bestline(3)/bestline(2);
xAxis = min(inliers(1,:)):max(inliers(1,:));
yAxis = bestParameter1*xAxis + bestParameter2;
plot(xAxis,yAxis,'r-','LineWidth',2);
title(['bestLine: y = ',num2str(bestParameter1),'x + ',num2str(bestParameter2)]);
end
评论0