숫자 계열에서 클러스터(클라우드)의 밀도입니다. 그 자체로 숫자 시리즈는 흥미롭지 않습니다. 단지 통로의 정의 역할을 할 뿐입니다.
뱌체슬라프 코르네프 : 당신은 결국 우리가 가장 밀도가 높은 클러스터를 얻을 필요가 있다고 말했습니다. 우리는 그것을 얻었습니다.
우리가 얻은 것이 클러스터의 올바른 정의인지 아직 확실하지 않습니다...
뱌체슬라프 코르네프 : 당신은 숫자의 전체 시리즈의 축적을 정확히 발견했다는 것을 이해합니다.
전체 시리즈의 INDEPENDENT 클러스터 번호 세트를 찾으려면 숫자가 서로 얼마나 가까운지를 사용하기만 하면 됩니다.
나는 그들이 찾은 것을 정확히 이해하고 오랫동안 그것에 대해 이야기해 왔지만 이 정보가 유용할지 여부는 아직 명확하지 않습니다.
"숫자가 서로 얼마나 가까운지"와 관련하여 - 닫히지 않은 숫자를 선별하는 프로세스를 자동화해야 합니다 - 기준이 필요합니다 - 논리. 내 알고리즘에서는 원래 시리즈의 절반 미만이 될 때까지 델타로 숫자를 필터링하지만 이것으로도 충분하지 않을 수 있습니다. 이 알고리즘에서 가장 어려운 것 중 하나인 최적의 기준을 찾는 작업입니다.
당신은 너무 똑똑하거나 너무 똑똑합니다.
숫자 계열에서 클러스터(클라우드)의 밀도입니다. 그 자체로 숫자 시리즈는 흥미롭지 않습니다. 단지 통로의 정의 역할을 할 뿐입니다.
당신은 결국 우리가 가장 밀도가 높은 클러스터를 얻을 필요가 있다고 말했습니다. 우리는 그것을 얻었습니다.
우리가 얻은 것이 클러스터의 올바른 정의인지 아직 확실하지 않습니다...
당신은 숫자의 전체 시리즈의 축적을 정확히 발견했다는 것을 이해합니다.
나는 그들이 찾은 것을 정확히 이해하고 오랫동안 그것에 대해 이야기해 왔지만 이 정보가 유용할지 여부는 아직 명확하지 않습니다.
"숫자가 서로 얼마나 가까운지"와 관련하여 - 닫히지 않은 숫자를 선별하는 프로세스를 자동화해야 합니다 - 기준이 필요합니다 - 논리. 내 알고리즘에서는 원래 시리즈의 절반 미만이 될 때까지 델타로 숫자를 필터링하지만 이것으로도 충분하지 않을 수 있습니다. 이 알고리즘에서 가장 어려운 것 중 하나인 최적의 기준을 찾는 작업입니다.
첫째, 중요성과 상대성을 스스로 이해하십시오. 우리는 무엇을 찾으려고 합니까?
당신은 그렇게 범주적일 수 없습니다 - 그것은 진행에 해를 끼칩니다 ...
대야에 물을 가져다가 큐브를 던지면
이것은 이해할 수 있습니다. 그리고 왜 이것이 그렇게 될 것인지 위에 이미 썼습니다 ... 그러나 우리는 또한 각 큐브와 인접한 큐브의 비율을 고려해야합니다 ...
무엇을 할 수 있습니까?
우리는 찾을 수 있지만 우리가 찾는 것이 무엇인지 알면 ... 찾기가 어려워 위에서 이유를 표시했습니다.
예에 대해 - 이론적으로 숫자를 사용하고 다음을 수행해 보겠습니다.
1. 이전에 1000을 곱한 동일한 숫자 시리즈로 숫자 시리즈를 늘립니다.
2. 1과 같은 항목이지만 56을 59로 바꿉니다.
이제 질문이 다릅니다.
내 알고리즘에서는 단순히 최소값인 1포인트를 추가합니다.
조밀집합 은 그 점이 둘러싸는 공간의 임의의 점을 임의로 잘 근사할 수 있는 공간의 부분집합입니다.
나는 이미 학문적 지식에 대해 쓴 것 같습니다 ... 이론적 인 결론이 아닌 작업의 한계 내에서 생각합시다.
숫자 시리즈 또는 하나의 연속적인 전체 또는 영역으로 구성 되어 기능에 따라 순위가 매겨져야 하는 특성 중 하나가 밀도임이 분명합니다.