Python点云处理（八）点云聚类算法（下）

0 简述

本篇为点云聚类算法下篇，上一篇中实现了DBSCAN聚类算法、K-means聚类算法、OPTICS聚类算法，本篇实现Mean-Shift聚类算法、Agglomerative聚类算法、Spectral聚类算法。
点云聚类算法是一种把点云数据集分割成不同类别的算法。它可以有效地检测和识别出空间环境中的物体，从而为更高级的计算机视觉应用提供基础。点云聚类的目的是把点云数据集划分成不同的类别，每个类别包含具有相似特征（这种特征可以是距离、密度、法向量等等）的点。

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1 Mean-Shift聚类算法

Mean-Shift聚类算法是一种基于密度的聚类算法，它的主要思想是通过不断地调整数据点的位置来寻找数据点密度最高的区域，从而实现聚类的目的。