我正在做一个涉及将平面拟合到 3D 点云的项目。实际的平面拟合部分工作正常，但我正在尝试确定通过拟合的数据点实际绑定拟合平面的最佳方法。我需要平面的有界区域，而不仅仅是它们的方程，所以我必须在拟合过程之后决定数据集中的哪些点“属于”哪个平面。这些平面的方向或多或少是随机的，并且可以相交，这使事情变得复杂。

用线而不是平面在 2D 中绘图更容易，所以我制作了两个示例图。第一个是蓝色的原始数据。我可以找到与线性数据簇匹配的线方程。鉴于这些方程，我想在第二个图中得到杰出的集群。我已经使用运行方差计算并获取了低于某个阈值的所有点，但这并不理想，我知道必须有更好的方法来做到这一点。我的直觉告诉我，我需要一种算法来考虑簇的几何形状，而不仅仅是从每个点到平面的距离。由于多种原因，在距每个平面的某个阈值距离内获取所有点是有问题的，所以我正在寻找比这更好的东西。

有任何想法吗？