OBB袋外错误率 如何用R语言实现它

在R语言中，可以通过使用随机森林算法的包（例如randomForest包）来计算OBB袋外错误率。具体实现步骤如下：

1. 加载randomForest包：

library(randomForest)

2. 读取数据集：

data <- read.csv("data.csv")

3. 将数据集分为训练集和测试集：

train <- data[1:500,]
test <- data[501:1000,]

4. 训练随机森林模型并计算OBB袋外错误率：

model <- randomForest(y ~ ., data=train)
oob_error <- 1 - model$err.rate[nrow(model$err.rate), 1]

其中，y为目标变量，"."表示使用除目标变量外的所有变量作为自变量。model$err.rate[nrow(model$err.rate), 1]表示使用袋外数据集进行测试所得到的分类误差率的平均值。

通过以上代码，可以得到OBB袋外错误率的值，用于评估随机森林模型的性能。

相关问题

UG8.5 NX二次开发 OBB算法获取实体的最小包容盒，C++语言实现

下面是C++语言实现的OBB算法获取实体的最小包容盒的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Eigenvalues>

using namespace std;
using namespace Eigen;

Matrix3f computeCovariance(const vector<Vector3f>& points)
{
    Vector3f mean = Vector3f::Zero();
    for (int i = 0; i < points.size(); ++i) {
        mean += points[i];
    }
    mean /= points.size();

    Matrix3f cov = Matrix3f::Zero();
    for (int i = 0; i < points.size(); ++i) {
        Vector3f p = points[i] - mean;
        cov += p * p.transpose();
    }
    cov /= points.size();

    return cov;
}

void computeOBB(const vector<Vector3f>& points, Matrix3f& orientation, Vector3f& center, Vector3f& halfExtents)
{
    // Compute covariance matrix
    Matrix3f cov = computeCovariance(points);

    // Compute eigenvectors and eigenvalues of covariance matrix
    SelfAdjointEigenSolver<Matrix3f> eigensolver(cov);
    Matrix3f eigenVectors = eigensolver.eigenvectors();
    Vector3f eigenValues = eigensolver.eigenvalues();

    // Determine orientation of OBB
    orientation = eigenVectors;

    // Determine center of OBB
    center = Vector3f::Zero();
    for (int i = 0; i < points.size(); ++i) {
        center += points[i];
    }
    center /= points.size();
    center = orientation.transpose() * center;

    // Determine half-extents of OBB
    halfExtents = Vector3f::Zero();
    for (int i = 0; i < points.size(); ++i) {
        Vector3f p = orientation.transpose() * (points[i] - center);
        halfExtents[0] = max(halfExtents[0], abs(p[0]));
        halfExtents[1] = max(halfExtents[1], abs(p[1]));
        halfExtents[2] = max(halfExtents[2], abs(p[2]));
    }
}

int main()
{
    vector<Vector3f> points = { Vector3f(1, 2, 3), Vector3f(4, 5, 6), Vector3f(7, 8, 9) };

    Matrix3f orientation;
    Vector3f center;
    Vector3f halfExtents;

    computeOBB(points, orientation, center, halfExtents);

    cout << "Orientation:" << endl << orientation << endl;
    cout << "Center: " << center.transpose() << endl;
    cout << "Half-Extents: " << halfExtents.transpose() << endl;

    return 0;
}

其中，`computeCovariance`函数用于计算点云的协方差矩阵，`computeOBB`函数用于计算OBB的方向、中心和半轴长度。函数中使用了Eigen库来进行矩阵和向量计算。

在NX二次开发中，如何实现OBB算法获得实体的最小包容盒，通过C++语言实现

OBB算法可以用于获取三维实体的最小包容盒，下面是在NX二次开发中实现OBB算法的C++代码：

#include <uf_defs.h>
#include <uf_obj.h>
#include <uf_modl.h>
#include <uf_mtx.h>
#include <math.h>

#define MAX_POINT_NUM 1000

// 定义一个结构体用来保存三维点
typedef struct
{
    double x;
    double y;
    double z;
} Point3D;

// 定义一个结构体用来保存OBB盒子信息
typedef struct
{
    Point3D center; // OBB中心点坐标
    double axis[3][3]; // OBB三个轴的方向向量
    double extent[3]; // OBB在三个方向上的半径
} OBB;

// 获取实体的所有顶点
int GetVertices(const tag_t &objTag, Point3D *vertices, int &vertexNum)
{
    UF_MODL_ask_body_verts(objTag, &vertexNum, (double **)&vertices);
    return (vertexNum > 0) ? 0 : -1;
}

// 计算点集的中心
Point3D ComputeCenter(const Point3D *vertices, const int &vertexNum)
{
    Point3D center = { 0.0, 0.0, 0.0 };

    for (int i = 0; i < vertexNum; i++)
    {
        center.x += vertices[i].x;
        center.y += vertices[i].y;
        center.z += vertices[i].z;
    }

    center.x /= vertexNum;
    center.y /= vertexNum;
    center.z /= vertexNum;

    return center;
}

// 计算点集的协方差矩阵
void ComputeCovarianceMatrix(const Point3D *vertices, const int &vertexNum, double *cov)
{
    Point3D center = ComputeCenter(vertices, vertexNum);
    double xx = 0.0, xy = 0.0, xz = 0.0;
    double yy = 0.0, yz = 0.0, zz = 0.0;

    for (int i = 0; i < vertexNum; i++)
    {
        double dx = vertices[i].x - center.x;
        double dy = vertices[i].y - center.y;
        double dz = vertices[i].z - center.z;

        xx += dx * dx;
        xy += dx * dy;
        xz += dx * dz;
        yy += dy * dy;
        yz += dy * dz;
        zz += dz * dz;
    }

    cov[0] = xx / vertexNum;
    cov[1] = xy / vertexNum;
    cov[2] = xz / vertexNum;
    cov[3] = xy / vertexNum;
    cov[4] = yy / vertexNum;
    cov[5] = yz / vertexNum;
    cov[6] = xz / vertexNum;
    cov[7] = yz / vertexNum;
    cov[8] = zz / vertexNum;
}

// 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
void ComputeEigen(const double *cov, double *eigenValue, double *eigenVector)
{
    double A[9], V[9], d[3];
    memcpy(A, cov, sizeof(double) * 9);

    UF_MTX_dsyev(3, A, eigenValue, V);

    d[0] = eigenValue[0];
    d[1] = eigenValue[1];
    d[2] = eigenValue[2];

    // 对特征值进行排序
    if (d[0] < d[1]) { std::swap(d[0], d[1]); UF_MTX_swap_cols(3, V, 0, 1); }
    if (d[1] < d[2]) { std::swap(d[1], d[2]); UF_MTX_swap_cols(3, V, 1, 2); }
    if (d[0] < d[1]) { std::swap(d[0], d[1]); UF_MTX_swap_cols(3, V, 0, 1); }

    memcpy(eigenVector, V, sizeof(double) * 9);
}

// 计算OBB盒子信息
void ComputeOBB(const Point3D *vertices, const int &vertexNum, OBB &obb)
{
    double cov[9], eigenValue[3], eigenVector[9];

    ComputeCovarianceMatrix(vertices, vertexNum, cov);
    ComputeEigen(cov, eigenValue, eigenVector);

    obb.center = ComputeCenter(vertices, vertexNum);

    memcpy(obb.axis[0], &eigenVector[0], sizeof(double) * 3);
    memcpy(obb.axis[1], &eigenVector[3], sizeof(double) * 3);
    memcpy(obb.axis[2], &eigenVector[6], sizeof(double) * 3);

    obb.extent[0] = sqrt(eigenValue[0]);
    obb.extent[1] = sqrt(eigenValue[1]);
    obb.extent[2] = sqrt(eigenValue[2]);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    int vertexNum = 0;
    Point3D vertices[MAX_POINT_NUM];
    OBB obb;

    tag_t objTag = UF_OBJ_NULL;
    UF_UI_select_with_single_dialog("Select a body", "Select", &objTag);

    if (GetVertices(objTag, vertices, vertexNum) == 0)
    {
        ComputeOBB(vertices, vertexNum, obb);
        printf("OBB Center: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.center.x, obb.center.y, obb.center.z);
        printf("OBB Axis 1: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.axis[0][0], obb.axis[0][1], obb.axis[0][2]);
        printf("OBB Axis 2: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.axis[1][0], obb.axis[1][1], obb.axis[1][2]);
        printf("OBB Axis 3: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.axis[2][0], obb.axis[2][1], obb.axis[2][2]);
        printf("OBB Extent 1: %.3f\n", obb.extent[0]);
        printf("OBB Extent 2: %.3f\n", obb.extent[1]);
        printf("OBB Extent 3: %.3f\n", obb.extent[2]);
    }

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先通过 `UF_UI_select_with_single_dialog` 函数获取用户选择的实体，然后再通过 `GetVertices` 函数获取该实体的所有顶点。接着，我们实现了 `ComputeCenter` 函数来计算点集的中心， `ComputeCovarianceMatrix` 函数来计算点集的协方差矩阵， `ComputeEigen` 函数来计算协方差矩阵的特征值和特征向量。最后，我们实现了 `ComputeOBB` 函数来计算实体的OBB盒子信息，并输出结果。

在使用上述代码时，需要注意使用的NX版本是否支持 `UF_MTX_dsyev` 函数和 `UF_MTX_swap_cols` 函数。如果不支持，可以自行实现这两个函数。