誰かがすでに私は徐々にポイントの後最高のフィッティング平面のポイントを見つけるためのアルゴリズムがあるかしらここ3D Least Squares Planeプログレッシブ平面フィッティングアルゴリズムは、3Dで
3Dの点の集合からフィッティング平面を見つける方法を示しましたか？たとえば、n-1点に最適なフィッティング面があるとします.n番目の点を考慮して新しいフィッティング面を計算する簡単な方法はありますか？
ありがとうございました
確かに、一般的な定義を見てください。単純化の理由から--- the case of a lineと仮定します。 あなたが解決する必要が
[ 1 <x> ] [a] = [ <y> ] [ <x> <x^2> ] [b] [ <xy>]
をいくつか（行列式）を持っていると思います。結果は、それに応じて表現することができます。どのように知っておく必要がありますか？ <xy>がnからn+1に変更されたときに変更されます。私。 sum x_i y_i= n <x y>と新しいものが今、あなたはちょうど飛行機用応じ方程式を書き留めする必要が
<xy>_new= (n<xy>_old+x_new * y_new)/(n+1)
だろう。 MathJax isn't working here
あなたがベストフィットで何を意味することをもう一度
はP.S：同情？どのような判断基準が最も優れていますか？フィッティングを使用すると、 'n '点平面の検索の開始点として' n-1'点平面適合を使用して、同じ精度で必要な繰り返しを大幅に減らすことができます。[approximation search] https://stackoverflow.com/a/36163847/2521214）、条件エラーを最小限に抑えます。適合のいくつかの形式は、近似の代わりに（すべての法線を平均化するなど）直接計算を可能にしますが、すべては「最適」が何を意味するかに依存します。あなたのために。 – Spektre
"ベストフィット"とはっきりしないことを意味するSrryは、すべての点までの距離の総和を最小にする平面を意味します。 – HuyNA
私はこの用語が「普通の最小二乗」フィットであると信じています – HuyNA