Matlab采样方法：最大杠杆采样与点云

最大杠杆采样是一种常用的采样方法，特别适用于处理点云数据。本文将介绍最大杠杆采样的原理和实现，并提供相应的Matlab源代码。

1. 点云数据介绍
   点云是一种由大量离散点组成的三维数据集合，广泛应用于计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等领域。在处理点云数据时，采样是一个重要的预处理步骤，用于减少点云数据的规模和复杂性，同时保留关键信息。

2. 最大杠杆采样原理
   最大杠杆采样是一种基于概率的采样方法，其目标是选择具有最大杠杆（Leverage）的样本点作为采样点。杠杆可以理解为样本点对回归或拟合模型的影响力，具有较大杠杆的样本点在采样过程中更容易被选中，从而能够更好地表示整体数据特征。

最大杠杆采样的流程如下：
（1）计算每个样本点的杠杆值；
（2）根据杠杆值选择具有最大杠杆的样本点作为采样点；
（3）更新数据集，移除已选中的样本点；
（4）重复上述步骤直到达到所需采样数量。

3. 最大杠杆采样的Matlab实现
   下面是最大杠杆采样在Matlab中的实现代码：