K-means精简c++ pcl

K-means算法是一种基于聚类的机器学习算法，可以将一组数据分成K个不同的类别。在C++中，可以使用PCL库来实现K-means算法。

以下是一个简单的K-means算法实现示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/segmentation/region_growing.h>

int main()
{
  // Load point cloud data
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::io::loadPCDFile("input_cloud.pcd", *cloud);

  // Apply region growing segmentation
  pcl::search::Search<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
  pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
  pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> normal_estimator;
  normal_estimator.setSearchMethod(tree);
  normal_estimator.setInputCloud(cloud);
  normal_estimator.setKSearch(50);
  normal_estimator.compute(*normals);

  pcl::RegionGrowing<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> reg;
  reg.setSearchMethod(tree);
  reg.setInputCloud(cloud);
  reg.setInputNormals(normals);
  reg.setMinClusterSize(50);
  reg.setMaxClusterSize(1000000);
  reg.setNumberOfNeighbours(30);
  reg.setSmoothnessThreshold(3.0 / 180.0 * M_PI);
  reg.setCurvatureThreshold(1.0);
  std::vector<pcl::PointIndices> clusters;
  reg.extract(clusters);

  // Apply K-means clustering to each region
  for (int i = 0; i < clusters.size(); i++)
  {
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cluster_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract_indices;
    extract_indices.setInputCloud(cloud);
    extract_indices.setIndices(boost::make_shared<const pcl::PointIndices>(clusters[i]));
    extract_indices.filter(*cluster_cloud);

    // Perform K-means clustering
    pcl::Kmeans kmeans;
    kmeans.setInputCloud(cluster_cloud);
    kmeans.setK(3);
    kmeans.compute();

    // Print centroid coordinates for each cluster
    std::vector<pcl::PointXYZ> centroids = kmeans.getCentroids();
    for (int j = 0; j < centroids.size(); j++)
    {
      std::cout << "Cluster " << j << " centroid coordinates: " << centroids[j].x << ", " << centroids[j].y << ", " << centroids[j].z << std::endl;
    }
  }

  return 0;
}

该示例加载点云数据，使用区域生长算法将点云分成不同的区域，并对每个区域执行K-means聚类。最后，程序打印每个聚类的质心坐标。

以上是一个简单的K-means算法实现示例，具体实现还需要根据具体应用场景进行调整和优化。