在上篇文章中，我们介绍了关于点云的获取方式上的区别，点云的密度，以及各种场景下应用的区别，本篇文章将更加具体的介绍点云分割相关技术。

聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法，它在数据科学领域应用场景很广泛，比如基于用户购买行为、兴趣等来构建推荐系统。

自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。

数据聚类算法可以分为划分法、层次法、密度算法、图论聚类算法、网格算法、模型算法，通过对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别 ，图像分析以及生物信息。聚...

聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统...

海岸是一个动态系统，其中因侵蚀现象导致的海岸线后退、或是由众多因素如气象，地质，生物和人类活动所导致线前进的是常见现象。

1）线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适合计算机，可能求解不出来，也可能计算量太大...

对于训练样本的标记信息是未知的情况下，我们的目标就会变成通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，我们把这样的学习方法称之为“无监督学习”，而在此类学习任务中，研究最多应用最广的就是“聚类”。...

接下来几周的时间，我们将会推出关于《西瓜书》读书笔记的连载文章，updating~

今天学习的是 Google 2019 年的工作《Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks》，发表于 KDD 2019。