本文探讨了奇异值分解（SVD）在点云处理中的应用，通过SVD提取关键特征，进行降维操作。文章提供了MATLAB代码示例，展示如何读取、显示点云数据，以及如何利用SVD进行点云数据的降维和可视化。
奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种常用的矩阵分解方法，被广泛应用于多个领域，包括图像处理、语音识别和数据压缩等。在点云处理中，SVD也扮演着重要的角色，它能够提取点云数据的关键特征并进行降维操作。本文将介绍SVD在点云处理中的应用，并提供相应的MATLAB源代码。
首先，我们需要加载点云数据。假设我们有一个N×3的矩阵，其中每行表示一个三维点的坐标（x，y，z）。我们可以使用如下代码读取并显示点云数据：
% 读取点云数据
data = load('point_cloud_data.txt');
x = data(:, 
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