使用PCL进行点云聚类：KMeans算法

点云聚类是计算机视觉和机器人领域中的重要任务之一，它可以将点云数据划分为具有相似特征的群集。在本文中，我们将介绍如何使用点云库（PCL）中的KMeans算法对点云数据进行聚类。我们将提供相应的源代码来帮助您实现这一任务。

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的库，提供了许多用于点云处理的功能和算法。它支持各种点云数据格式，并提供了丰富的点云处理工具。其中之一就是KMeans聚类算法，它是一种基于距离度量的迭代算法，用于将数据划分为预定义数量的群集。

以下是使用PCL中的KMeans算法进行点云聚类的代码示例：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>

int main(