【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法:基于距离的点云聚类(单木分割)附Python代码
1K-Means算法介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分,使得每个数据点与其所在簇的质心(即该簇所有数据点的均值)之间的平方距离之和最小。在K-means聚类算法中,首先需要预定义簇的数量K,然后随机选择K个对象作为初始的聚类中心。接着,算法会遍历数据集中的每个对象,根据对象与各个聚类中心的距离,将每个对象分配给距离它最近的聚类中