1.算法描述
RANSAC的基本假设是：
（1）数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释；
（2）“局外点”是不能适应该模型的数据；
（3）除此之外的数据属于噪声。
局外点产生的原因有：噪声的极值；错误的测量方法；对数据的错误假设。
RANSAC也做了以下假设：给定一组（通常很小的）局内点，存在一个可以估计模型参数的过程；而该模型能够解释或者适用于局内点。
通俗来说就是用RANSAC算法处理一批含有噪音的点，如一批数据有M个点，其中Q个点是有噪音的，即局外点。每一个点我们都可以用(x,y)来表示。
1.首先我们会根据数据提出一个模型来拟合局内点。如f(x) = 0或f(x) = y,这个假设模型的参数需要我们后续求取。由于Q个点是局外点，并不影响我们的模型参数，因此只要剩下M-Q个点满足f(x) < ε，就认为假设的模型是合理的，其中ε是我们设定的阈值，可以理解为误差。
2.此处假设f(x)为一个线性模型，即y = ax + b。由于线性模型是一条直线，只需根据两点即可确定。我们在M个点中随机取出两个点，求出a和b，即可得到一个假设线性模型。
3.对于剩下M-2个点，依次代入我们假设的模型中，计算假设模型的y值与真实y值之间的距离，如果距离小于ε，则我们认为该点为内点，即|ax +b - y| < ε。若内点很少，则返回第二步，重新采点，生成新的假设模型进行计算。此处有两种方案，第一种是迭代足够多的次数，记录内点的数量，迭代完成后内点最多的模型即为最终我们想要的模型。第二种是设定一个阈值，如我们有500个点，如果内点个数为400，就认为当前模型可以拟合足够多的内点，跳出循环。
说句实话，清爽的八得了。
2.代码实现
下面就用实现一个线性回归的RANSAC算法代码。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import random#生成数据集
SIZE = 50
OUT = 20
X = np.linspace(0, 10, 50)
Y = [3 * i + 10 + 2 * random.random() for i in X[:-OUT]] + [random.randint(0, int(i)) for i in X[-OUT:]]
X_data = np.array(X)
Y_data = np.array(Y)用matplotlib可视化出来，数据看起来是这样的。
很明显，左上角为内点，右下角为外点，即噪音。
# 选点、评估iters = 1000
epsilon = 5
threshold = 0.8
best_a, best_b = 0, 0
pre_total = 0
for i in range(iters):sample_index = random.sample(range(SIZE), 2)x_1 = X_data[sample_index[0]]x_2 = X_data[sample_index[1]]y_1 = Y_data[sample_index[0]]y_2 = Y_data[sample_index[1]]a = (y_2 - y_1) / (x_2 - x_1)b = y_1 - a * x_1total_in = 0 #内点计数器for index in range(SIZE):y_estimate = a * X_data[index] + bif abs(y_estimate - Y_data[index]) < epsilon: #符合内点条件total_in += 1if total_in > pre_total: #记录最大内点数与对应的参数pre_total = total_inbest_a = abest_b = bif total_in > SIZE * threshold: #内点数大于设定的阈值，跳出循环breakprint("迭代{}次,a = {}, b = {}".format(i, best_a, best_b))也可以通过plt可视化一下
x_line = np.linspace(0, 10, 1000)y_line = best_a * x_line + bplt.plot(x_line, y_line, c = 'r')plt.scatter(X_data, Y_data)plt.show()最终拟合结果如下：
