点云聚类汇总 - 基于Matlab的点云聚类算法实现

点云聚类汇总 - 基于Matlab的点云聚类算法实现

点云聚类是计算机视觉和机器学习领域中的重要任务之一。它涉及将三维点云数据分组为具有相似特征的集合，以便进一步分析和理解。在本文中，我们将汇总一些在Matlab中实现点云聚类的常见算法，并提供相应的源代码。

1. K-means算法
   K-means是一种常用的聚类算法，它将点云数据分成预定义数量的簇。该算法的关键步骤如下：

% 导入点云数据
pointCloud = importPointCloud('data.xyz');

% 设置K值和迭代次数
K = 3;
maxIterations =