根据所有的有效点计算得到支撑点的尖端(基于网格点的聚类)--v2

在第二版中，我们引入了一个新的算法，该算法基于网格点的聚类来计算支撑点的尖端。首先，我们将数据集划分为多个小的网格单元，每个单元包含一组点。然后，我们使用聚类算法（如K-means）在这些网格单元上运行，找出每个单元的中心点作为潜在的支撑点。接下来，我们计算所有潜在支撑点之间的距离和角度，以确定哪些点是最接近的。最后，我们选择距离最远且角度最小的两个点作为支撑点的尖端。这种方法可以有效地处理大规模的数据集，并能够在复杂的几何形状中找到准确的支撑点。