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点云分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，其主要目标是将三维空间中的点云数据划分为不同的类别。点云是由大量的三维点组成的数据集，通常由激光雷达或结构光等… 目录 0 简述1 Gradient Boosting2 点云特征向量构建3 用Gradient Boosting进行分类4 代码实现5 结果展示 0 简述
点云分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，其主要目标是将三维空间中的点云数据划分为不同的类别。点云是由大量的三维点组成的数据集，通常由激光雷达或结构光等传感器采集而来。点云分类在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域具有广泛的应用，为实现对环境的理解和感知提供了基础。 点云分类算法的设计旨在识别点云中不同对象或地物的类别，例如建筑物、车辆、行人等。在这方面，深度学习方法取得了显著的成功，特别是卷积神经网络（CNN）在图像分类中的成功启发了许多点云分类算法的发展。本篇介绍一种实现点云多分类的学习算法——梯度提升（Gradient Boosting）算法，通过该算法对点云数据进行训练，完成测试数据的多分类。 1 Gradient Bo
