ইন স্ল্যাম frontends যা পুনরুক্তিকারী নিকটতম পয়েন্ট (আইসিপি) দুই ম্যাচিং বিন্দু মেঘ মধ্যে যোগসূত্র সনাক্তকরণের জন্য এলগরিদম ব্যবহার করেন, আপনি কিভাবে নির্ধারণ করতে পারেন যদি অ্যালগরিদম একটি স্থানীয় সর্বনিম্ন এবং আয় একটি ভুল ফলাফলের আটকে যায়?
সমস্যাটি দুটি পয়েন্টক্লাউডগুলির সাথে ম্যাচিং হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা উভয়ই কিছু স্বেচ্ছাসেবী পৃষ্ঠের কাঠামোর নমুনা, এবং নমুনাযুক্ত অঞ্চলে 0-100% এর ওভারল্যাপ থাকে যা অজানা। আমি জানি ছাঁটা আইসিপি বৈকল্পিক পুনরাবৃত্তভাবে ওভারল্যাপ নির্ধারণ করার চেষ্টা করে কাজ করে, তবে এটির একটি স্থানীয় সর্বনিম্নে আটকে যেতে পারে।
একটি নির্লজ্জ পন্থা চিহ্নিত পয়েন্ট জোড়গুলির গড় বর্গ ত্রুটি দেখতে হবে। তবে নমুনাটির কিছু অনুমান ছাড়াই এটি ঝুঁকিপূর্ণ প্রান্তিক বলে মনে হচ্ছে। জন্য ম্যানুয়াল সালে লাইকা ঘূর্ণিঝড় তারা যুগল ত্রুটি হিস্টোগ্রাম ম্যানুয়াল পরিদর্শন সুপারিশ। এর গাওসিয়ান শেপ থাকলে ফিট ভাল fit লিনিয়ার ফল-অফ হলে ম্যাচটি সম্ভবত খারাপ। এটি আমার পক্ষে প্রশংসনীয় বলে মনে হয় তবে আমি এটি কোনও অ্যালগরিদমে ব্যবহার করতে দেখিনি।