聚類算法：這些算法根據(jù)它們的空間接近性將點(diǎn)分組，以識(shí)別場(chǎng)景中的對(duì)象或特征。

激光雷達(dá)點(diǎn)云聚類算法的應(yīng)用

激光雷達(dá)點(diǎn)云聚類算法在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人和環(huán)境監(jiān)測(cè)等各種應(yīng)用中都有所使用。這些算法將屬于同一對(duì)象或表面的激光雷達(dá)點(diǎn)云中的單個(gè)點(diǎn)分組，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、高效地處理數(shù)據(jù)。在自動(dòng)駕駛中，激光雷達(dá)點(diǎn)云聚類算法被用來(lái)識(shí)別和跟蹤道路上其他車輛、行人和障礙物。在機(jī)器人領(lǐng)域，這些算法被用來(lái)檢測(cè)和分類機(jī)器人環(huán)境中的物體，從而實(shí)現(xiàn)更有效地導(dǎo)航和操作。在環(huán)境監(jiān)測(cè)方面，激光雷達(dá)點(diǎn)云聚類算法可以用于識(shí)別和測(cè)量植被或地形變化，在監(jiān)測(cè)和保護(hù)自然資源方面發(fā)揮作用。

以下是十種常見(jiàn)的LiDAR 點(diǎn)云聚類算法及其簡(jiǎn)要描述與下載鏈接：

1. K-Means Clustering（K均值聚類）：這是一種將點(diǎn)云聚成預(yù)定義數(shù)量簇群集合（cluster） 的流行算法。該算法迭代地將每個(gè)點(diǎn)分配到最近的簇中心，然后根據(jù)所分配點(diǎn)的平均值更新中心。

下載鏈接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html

2. DBSCAN（密度聚類算法）：基于密度的帶噪聲空間聚類是一種聚類算法，它根據(jù)密度將點(diǎn)分組。該算法識(shí)別出稠密區(qū)域并將其分成簇群集合，同時(shí)將離群值歸為噪聲。

下載鏈接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html

3. Hierarchical Clustering（層次聚類）：這是一種基于層次結(jié)構(gòu)對(duì)點(diǎn)進(jìn)行分組的聚類算法。該算法按相似性迭代地合并簇群集合，直到所有點(diǎn)都屬于單個(gè)簇。

下載鏈接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.AgglomerativeClustering.html

4. Spectral Clustering（譜聚類）: 該算法通過(guò)計(jì)算相似性矩陣的譜嵌入來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，并在低維空間中使用 K-均值算法進(jìn)行分類。它識(shí)別出了特征向量和特征值，并利用它們將數(shù)據(jù)劃分為不同的組。

下載鏈接: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.SpectralClustering.html

5. Affinity Propagation（近鄰傳播聚類算法）：該算法通過(guò)基于相似性的消息傳遞將點(diǎn)分組成簇。該算法識(shí)別代表簇的一組樣本，并將每個(gè)點(diǎn)分配給提供最佳擬合度的樣本。

下載鏈接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.AffinityPropagation.html

6. Fuzzy C-Means Clustering（模糊C均值聚類算法）：這是一種模糊聚類算法，允許點(diǎn)屬于具有不同成員資格程度的多個(gè)群集。它為每個(gè)群集分配每個(gè)點(diǎn)的成員資格值，然后迭代更新成員資格值和群集中心。

下載鏈接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.FuzzyCMeans.html

7. Mean Shift Clustering（均值漂移聚類算法）：這是一種非參數(shù)化聚類算法，可以識(shí)別密集區(qū)域并將其分配到群集中。該算法迭代地將點(diǎn)向其局部分布的平均值移動(dòng)直至收斂，然后將它們分配到最近的群集中心。

下載鏈接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.MeanShift.html

8. GMM Clustering（高斯混合模型聚類）: 高斯混合模型是一個(gè)概率模型，表示一個(gè)點(diǎn)云作為高斯分布混合物。該算法使用期望最大化算法估計(jì)高斯分布的參數(shù)，然后將每個(gè)點(diǎn)分配給最可能的群集。

下載鏈接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.mixture.GaussianMixture.html

9. OPTICS （密度聚類算法）: 這種算法是 DBSCAN 的擴(kuò)展，允許變量密度聚類。它識(shí)別密集區(qū)域并將其分配到群集中，同時(shí)基于它們的密度維護(hù)一個(gè)層次結(jié)構(gòu)的群集。

下載鏈接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.OPTICS.html

10. Birch 聚類: 平衡迭代減少和使用層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行聚類是一種聚類算法，可以構(gòu)建子簇的層次樹(shù)結(jié)構(gòu)。該算法使用層次聚類算法迭代地對(duì)點(diǎn)進(jìn)行聚類，然后將子簇合并成更大的簇。

下載鏈接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.Birch.html