MATLAB 点云密度聚类

点云密度聚类是一种常见的数据分析技术，它可以将点云数据集划分为具有相似密度特征的聚类。在本文中，我们将讨论使用MATLAB实现点云密度聚类的方法，并提供相应的源代码。

点云数据是由大量离散点组成的三维数据集，常用于计算机视觉、机器人感知和地理信息系统等领域。点云密度聚类的目标是将点云数据集中的点划分为若干个簇，使得每个簇内的点具有相似的密度特征。这有助于发现潜在的模式、结构和异常点。

下面是使用MATLAB实现点云密度聚类的基本步骤：

1. 加载点云数据集：首先，我们需要加载点云数据集。MATLAB提供了许多函数和工具箱用于读取和处理点云数据。可以使用pcread函数加载常见的点云文件格式，如PLY、PCD和LAS。

% 读取点云数据
ptCloud = pcread('point_cloud.ply');