这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PCL 点云组件聚类。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
该算法与欧式聚类、DBSCAN聚类很是类似，聚类过程如下所述：
1. 首先，我们需要提供一个种子点集合，对种子点集合进行初始的聚类操作，聚类的评估器（即聚类条件），可以指定为法向评估，也可以是距离评估，以此我们就可以提取出点云中各个位置的组件部分。
2. 合并组件（即合并初始聚类的类别）。基于之前的聚类操作，可以确定每个点所属组件类别，执行合并操作将组件进行合并。
3. 最后，根据我们设置的条件，如点数，剔除不符合条件的类别。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-687031.html
ConnectedComponentExtraction.hpp文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-687031.html
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是一种无监督学习算法，其主要目的是 将数据点分为k个簇 ，距离近的样本具有更高的相似度，距离近的划分为一个簇，一共划分k个簇，**让簇内距离小，簇间距离大。**距离是样本点到之心的距离。所有样本点到质心距离之和最小，就认为样本越相似。 聚类和分类区别 优化
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这里我们用鸢尾花数据及进行聚类分析，这种含有标签数据的数据集，只要不调用标签数据，就可以为无监督学习所采用。鸢尾花数据具有4个特征，为了可视化这里选取前两个特征进行聚类分析并指定聚为3类。 尽管都属于超参数，需要人为设置，但K均值聚类中的K与k近邻
机器学习有两种学习类型： 有监督学习：即数据点有已知的结果。 无监督学习：即数据点没有已知的结果，利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。 注： ①有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签。 ②无监督学习最常
