RAN SAC（
RANdom SAmple Consensus）是一种经典的模型拟合
算法，用于从一组杂乱的数据中找出最佳的模型。它的基本思想是随机选取一定数量的数据点，使用这些数据点来拟合模型，然后将所有数据点带入模型中，统计符合模型的数据点数量，如果符合数量超过阈值，则认为这些数据点符合这个模型，即它们是局内点（inlier）。重复以上过程，多次迭代之后，找到的最佳模型是拟合最优的模型，符合该模型的数据点就是局内点。
RAN SAC 算法通常用于处理含有噪声或者异常数据的拟合问题，例如点云配准、图像匹配等问题。
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