请使用C++编写程序，可以使用Eigen以及PCL相关库，写出一个使用最小二乘法对点云中的散点进行曲线拟合，最后输出拟合出曲线的三维坐标的程序

下面是一个使用 C 语言和 Eigen 库对点云中的散点进行曲线拟合，最后输出拟合出曲线的三维坐标的程序示例:

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;

int main()
{
    // 定义点云数据
    MatrixXd points(100, 3);

    // 在此处填充点云数据

    // 最小二乘曲线拟合
    VectorXd coefficients = (points.transpose() * points).ldlt().solve(points.transpose() * VectorXd::Ones(points.rows()));

    // 输出拟合出的曲线的三维坐标
    std::cout << "x = " << coefficients(0) << "y = " << coefficients(1) << "z = " << coefficients(2) << std::endl;

    return 0;
}

这份代码没有使用 PCL 库，如果需要使用 PCL 请自行添加相应库的头文件。

注意：如果使用的是Eigen3，需要把Eigen::VectorXd 换成Eigen::MatrixXd。