또한 , 포인트 클라우드 내 의 임의 의 두 포인트 사이 의 특징 거리 를 계산 한 후 , 컴퓨터 기기 는 포인트 클라우드 내 의 모든 포인트 를 클러스터 화 하 여 복수 의 포인트 세트 를 획득 하 며 , 여기 서 복수 의 포인트 세트 에서 각각 의 포인트 세트 는 인 스턴스 카테고리 에 대응 함 으로써 , 포인트 클라우드 내 의 포인트 들 의 인 스턴스 세그먼트 화 를 완료 하 고 , 추상 레벨 에서 의 인 스턴스 나눔 을 실현 한다 . 다시 말 해 , 클러스터 링 결과 는 어떤 포인트 가 동일 한 인 스턴스 에 속하 는지 를 지시 한다 . 포인트 클러스터 링 을 위한 알고리즘 은 평균 시프트 ( mean - shift ) 클러스터 링 알고리즘 , k 이웃 ( k - neighbor ) 클러스터 링 알고리즘 등 일 수 있 다 . 본 출원 의 본 실시 예 에서 는 이 를 특별히 한정 하 지 않 는다 .