基于主成分分析(PCA)的平面拟合（python）
1、原理介绍
主成分分析（PCA）可以用来从点云数据中找到最佳拟合平面。PCA 的基本思想是通过变换坐标系，使得数据在新坐标系下的方差最大。对于二维数据，这通常意味着找到数据的最大变异性方向；对于三维数据，PCA 可以找到两个最大的变异方向，这两个方向构成了最佳拟合平面。
2、推导过程
假设我们有一组三维点云数据 {Pi}，其中每个点 Pi 都可以用坐标 (xi,yi,zi) 表示。我们想要找到一个平面，该平面能最好地拟合这些点，即找到一个平面方程 ax+by+cz+d=0，使得所有点到这个平面的距离平方和最小。
下面是 PCA 拟合点云平面的基本步骤：
3、测试代码
基于python、pycharm编写的源代码，下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_32867925/89598297
随机生成一个在平面x+y-z-5=0上的点集，共1万点，利用pca拟合得到平面方程，再对平面进行可视化。
numpt = 10000
points = []for _ in range(numpt):x = random.randint(0, 500)y = random.randint(0, 500)z = 1 * x + 1 * y - 5 # 假设平面方程类型 x+y-z-5=0points.append((x,y,z))points = np.array(points)如下图所示，点使用红色进行渲染，拟合得到的平面用蓝色进行渲染。可以发现，拟合平面与点基本重合，估算平面方程正确。
