本文介绍了如何使用Matlab实现最大杠杆采样算法应用于点云处理。最大杠杆值代表点对模型的贡献程度，通过选取具有最大杠杆值的点，可在减少点云样本数量的同时保持其形状和结构。示例代码包括计算距离矩阵、求杠杆值及可视化采样结果的过程。
最大杠杆采样（Leverage Sampling）是一种常用的数据采样方法，用于从给定数据集中选择具有最大杠杆值的样本。在点云处理中，最大杠杆采样可以用于有效地选择具有最大影响力的点云数据点。本文将介绍如何使用Matlab实现最大杠杆采样算法，并提供相应的源代码。
最大杠杆值表示数据点对整体拟合模型的贡献程度。在点云中，这可以解释为一个点对点云重构或拟合算法的影响力。通过选择具有最大杠杆值的点，我们可以获得更好的采样结果，减少采样点的数量，同时保持点云的形状和结构。
以下是使用Matlab实现最大杠杆采样的示例代码：
% 导入点云数据
load('point_cloud_data.mat'); % 假设点云数据保存在point_cloud_data.mat文件中
point_cloud = point_cloud_data;
% 计算点云
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