RAN SAC 算法可以用来
拟合 直线。它是一种迭代的方法，用于在一组包含离群的数据点中估算出数学模型的参数。假设我们有一组数据点，其中包含了内群和离群。内群是可以被
拟合到
直线上的点，而离群是无法被
拟合的点。使用最小平方法可能会受到离群点的影响，导致
拟合结果不准确。而
RAN SAC 算法可以通过只使用内群点来计算出适合的
直线模型，并且具有较高的概率。然而，
RAN SAC 算法无法保证结果一定是最好的，因此在使用时需要小心选择参数，以确保有足够的概率
得到准确的
拟合结果。[1][2]
引用[.reference_title]
- *1* *2*
Ran sac 算法--
直线 拟合[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3*
RAN SAC原理及
直线 拟合（
python动态图解）[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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