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，根据聚类结果对输电线路进行分割和分类。

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

# 加载点云数据
data = np.loadtxt('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_

# 输出聚类结果
print('聚类结果：')
print(labels)

# 根据聚类结果对输电线路进行分割和分类
# TODO: 根据实际需求进行分割和分类

注意：以上代码仅为示例，具体的数据处理和分割分类方法需要根据实际需求进行调整。