点云主成分分析（PCA）和法向量计算的实现

点云是在三维空间中表示对象表面的集合。在计算机图形学和计算机视觉领域，对点云进行分析是一个重要的任务。其中两个常见的操作是主成分分析（PCA）和法向量计算。本文将介绍如何使用Python语言实现这两个操作。

1. 点云主成分分析（PCA）

PCA是一种常用的降维技术，用于找到数据的主要特征或主成分。在点云中，PCA可以帮助我们找到数据的主要方向。具体实现如下：

import numpy as np

def pca(points):
    # 计算点云的中心
    center = np.mean(points, axis