algorithm - 从空间中的点中找到最接近/最接近的平面的最佳算法/论文是什么？

给定一个点云，找到一个相当精确但又足够快的最近平面的最佳方法是什么？
我搜索了最近的飞机，但找不到任何相关信息。
我想用这个把他们带到这架飞机上。

最佳答案

我想你也可以用主成分分析法：
计算积分的平均值：

C = (0,0,0);
for each point Ri in your dataset,
  { C += Ri; }
C = C * 1.0 / npoints;

计算点的协方差矩阵：

A = zeros(3,3);
for each point Ri in your dataset,
  {
  D = Ri - C;
  A += D*D';  // outer product
  }

计算a，a_inv的逆：

  A_inv = inv(A)

通过对随机初始向量重复应用inv来执行幂迭代：

  N = random vector.
  for i=1:20 (or so)
    {
    N = A_inv*N;
    N = normalize(N);
    }

从原点到平面的偏移量是k=点（N，C）描述平面的方程是所有点r，因此k=dot（n，r）。