Matlab点云密度聚类

点云（point cloud）是三维空间中由点构成的数据集合，广泛应用于计算机图形学、机器人、自动驾驶等领域。点云密度聚类是一种常见的点云处理任务，其目的是将点云数据分成若干个紧密相连的集群，以便进一步进行分析和处理。

在Matlab中，我们可以利用点云处理工具箱和相应的算法来实现点云密度聚类。下面将介绍一种基于密度的聚类算法，即DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法，并给出相应的源代码示例。

首先，我们需要准备点云数据。假设我们已经有一个包含N个点的点云数据集，其中每个点的坐标为(x, y, z)，可以表示为一个Nx3的矩阵。

% 生成随机点云数据
N = 1000; % 点云数据总数
points = rand