Open3D 优化的 K-均值聚类算法

Open3D 优化的 K-均值聚类算法

K-均值算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分组为 K 个簇。其中每个簇都由其质心（簇心）的点表示。该算法通常用于图像处理、数据挖掘、模式识别和多媒体数据等领域中的聚类问题。

在 Open3D 中，我们提供了一种 K-均值聚类算法的改进版本，其增加了一些参数的选择方式以及以不同距离度量标准进行计算的选项。这样可以更好地适应不同类型的数据采样和聚类问题。下面是示例代码：

import open3d as o3d
import numpy as np

# 生成一个随机的数据点集
X = np.random.rand(100, 3