pca——主成分分析法，也可以用於處理三維點雲得到三維點雲的特徵向量，一直不是很理解為什麼分析點雲的主成分可以得到法向量，最近略有感悟，稍作分享。使用pca計算的點雲的過程可以看做是優化函式的過程
也可以這麼理解：點雲中的每乙個點和點雲中點組成乙個向量，這些小向量與最終想要求得的法線的向量積的平方和最小，向量積也可以看成是這些小向量在n上的投影（因為n的大小單位化已經為1，因此起決定因素的只有n的方向因此最優化上述函式的問題的重點就在於如何找到乙個合適的n的方向）。而所謂的方差最大的方向指的也是講三維點全部沿著這個方向投影之後得到的方差和最大，根據需要決定所需要的是方差最大還是最小的，之後的推導可以參考這篇鏈結
總之最後n的求解直接轉換成求特徵向量和特徵值的公式
最後通過svd分解既可以求出最優化的n值，即為所求的主方向的向量
顯示三維點雲 三維雷射點雲資料建模
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