kernel kmeans算法实现3d点云聚类的python代码

以下是一个简单的 kernel kmeans 算法实现 3D 点云聚类的 Python 代码：

import numpy as np

def kernel_kmeans(X, k, sigma=1., max_iter=100):
    # 初始化中心点
    centers = X[np.random.choice(len(X), k, replace=False)]
    # 初始化权重矩阵
    W = np.zeros((len(X), k))
    for i in range(len(X)):
        for j in range(k):
            W[i, j] = np.exp(-np.linalg.norm(X[i] - centers[j]) ** 2 / (2 * sigma ** 2))
    # 迭代更新中心点和权重矩阵
    for _ in range(max_iter):
        # 更新中心点
        for j in range(k):
            centers[j] = np.sum(W[:, j].reshape(-1, 1) * X, axis=) / np.sum(W[:, j])
        # 更新权重矩阵
        for i in range(len(X)):
            for j in range(k):
                W[i, j] = np.exp(-np.linalg.norm(X[i] - centers[j]) ** 2 / (2 * sigma ** 2))
        # 判断是否收敛
        if np.allclose(np.sum(W, axis=1), np.ones(len(X))):
            break
    # 返回聚类结果
    return np.argmax(W, axis=1)

其中，`X` 是一个形状为 `(n_samples, n_features)` 的数组，表示输入的点云数据；`k` 是聚类的簇数；`sigma` 是高斯核的带宽参数；`max_iter` 是最大迭代次数。函数返回一个形状为 `(n_samples,)` 的数组，表示每个点所属的簇的索引。