稀疏高斯过程的轻量级点云表示与编程

稀疏高斯过程（Sparse Gaussian Process）是一种用于建模和预测连续函数的强大工具。在机器学习和统计学领域中，它被广泛应用于回归、分类和异常检测等任务。然而，传统的高斯过程在处理大规模数据时存在存储和计算复杂度高的问题。为了解决这个问题，研究人员提出了稀疏高斯过程，它通过选择少量的关键观测点来近似完整的数据集，从而实现轻量级的点云表示和快速的推理。

本文将介绍稀疏高斯过程的基本原理，并提供相应的源代码来演示其在点云表示中的应用。我们将使用Python编程语言和Scikit-learn库来实现这个示例。

首先，我们需要安装Scikit-learn库。可以使用以下命令来安装：

pip install scikit-learn

接下来，我们将导入所需的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.gaussian_process