写出puthon代码使用OPTICS算法对输电点云数据进行聚类，得到每个簇的核心点和边界点。最后，根据聚类结果分割出单根输电线并进行可视化

以下是使用 Python 代码使用 OPTICS 算法对输电点云数据进行聚类的示例：

from sklearn.cluster import OPTICS
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载输电点云数据
data = np.loadtxt('transmission_data.txt')

# 使用 OPTICS 算法进行聚类
clustering = OPTICS().fit(data)

# 获取每个簇的核心点和边界点
core_samples_mask = np.zeros_like(clustering.labels_, dtype=bool)
core_samples_mask[clustering.core_sample_indices_] = True
labels = clustering.labels_
n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)
unique_labels = set(labels)
colors = [plt.cm.Spectral(each)
          for each in np.linspace(0, 1, len(unique_labels))]

# 分割出单根输电线并进行可视化
for k, col in zip(unique_labels, colors):
    if k == -1:
        # 如果是噪声点，则用黑色表示
        col = [0, 0, 0, 1]

    class_member_mask = (labels == k)

    xy = data[class_member_mask & core_samples_mask]
    plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=tuple(col),
             markeredgecolor='k', markersize=14)

    xy = data[class_member_mask & ~core_samples_mask]
    plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=tuple(col),
             markeredgecolor='k', markersize=6)

plt.title('OPTICS clustering')
plt.show()

这段代码将输电点云数据加载到 `data` 变量中，然后使用 OPTICS 算法进行聚类。聚类结果存储在 `clustering` 变量中，可以使用 `clustering.labels_` 获取每个点所属的簇的标签。使用 `clustering.core_sample_indices_` 获取每个簇的核心点的索引。使用 `core_samples_mask` 变量将核心点和边界点分开。最后，使用 `plt` 库将聚类结果可视化。

请注意，这只是一个示例，实际使用时需要根据具体数据进行调整。