Maxim Kuznetsov : 작업은 밀집된 점 클러스터를 찾는 것이 었습니다. 이를 위해 밀도를 가져 와서 실제로 미분했습니다. 즉, 미분 값을 얻었습니다. 도함수를 기반으로 "최대값", "최소값"이라고 말할 수 있습니다. 여기서는 밀도가 증가하고 여기서는 천천히 감소합니다.
그러나 우리는 절대값 을 비교할 수 없습니다. 이를 위해 원래 함수를 계산해야 합니다(이 경우 극값의 일부 이웃에 있는 점 수를 가져와 계산합니다).
예, 흥미로운 접근 방식입니다. 감사합니다.
아마도 그는 자신을 완벽하게 보여줄 것입니다. 나를 위해이 모든 것을 프로그래밍하는 것은 전체 이야기입니다. 큰 숫자 시리즈를 확인하지 않고이 옵션이 나에게 적합한 지 여부에 대한 최종 결론을 내리기에는 너무 이릅니다.
이제 스레드의 맨 처음으로 돌아가십시오 :-)
"점의 밀도는 얼마입니까" ??
그렇게 과장할 필요 없어요 :)
특정 솔루션이 있다는 것을 알지만 이 방법은 특정 그룹에 집중되어 원하는 숫자 누적 영역의 매개 변수를 충족하지 못할 수 있습니다...
밀도 정보 - 두 가지 옵션이 표시됩니다.
1. (NumberStartRow-NumberEndRow)/NumberNumbers
2. SumDel/델타 수
첫 번째 옵션은 균일 분포에 초점을 맞추고 두 번째 옵션은 상대적인 분포에 중점을 둡니다.
작업은 밀집된 점 클러스터를 찾는 것이 었습니다. 이를 위해 밀도를 가져 와서 실제로 미분했습니다. 즉, 미분 값을 얻었습니다. 도함수를 기반으로 "최대값", "최소값"이라고 말할 수 있습니다. 여기서는 밀도가 증가하고 여기서는 천천히 감소합니다.
그러나 우리는 절대값 을 비교할 수 없습니다. 이를 위해 원래 함수를 계산해야 합니다(이 경우 극값의 일부 이웃에 있는 점 수를 가져와 계산합니다).
예, 흥미로운 접근 방식입니다. 감사합니다.
아마도 그는 자신을 완벽하게 보여줄 것입니다. 나를 위해이 모든 것을 프로그래밍하는 것은 전체 이야기입니다. 큰 숫자 시리즈를 확인하지 않고이 옵션이 나에게 적합한 지 여부에 대한 최종 결론을 내리기에는 너무 이릅니다.
또 무엇을 논의하고 있습니까?
약 1 - 숫자 자체의 수만큼 다양한 델타가 있을 수 있음을 이해합니다. 이 경우 솔루션이 생산적이지 않습니다. 그룹화할 기준(델타 수)을 미리 알 수 없기 때문입니다. 숫자들. 당신은 그것을 이해할 수 없습니다?
약 2 - 예 - 이 솔루션은 문제에 대한 의견으로 이해할 수 있습니다.
약 1 - 숫자 자체의 수만큼 다양한 델타가 있을 수 있음을 이해합니다. 이 경우 솔루션이 생산적이지 않습니다. 그룹화할 기준(델타 수)을 미리 알 수 없기 때문입니다. 숫자들. 당신은 그것을 이해할 수 없습니다?
약 2 - 예 - 이 솔루션은 문제에 대한 의견으로 이해할 수 있습니다.
그와 함께 지옥에. 최소 델타 1,2,3,4,5,6,7을 가질 수 있습니다. 따라서 밀도 순서대로 클러스터를 찾을 수 있습니다.
그래서 나는 이것을 밀도 순서대로 클러스터를 찾고 각각의 밀도를 개별적으로 찾은 다음 비교하기 위해 이것을 제안했습니다.
그러나 밀도가 증가함에 따라 왼쪽 숫자가 떨어지기 시작하여 구름을 시끄럽게 만드는 것을 보고 이 아이디어를 남겼습니다.
그러나 많은 실험을 수행할 도구가 없습니다. - 비교하려면 방법을 프로그래밍해야 합니다. - 지금 구현할 준비가 되지 않았습니다. -다차원 배열 에 대한 경험이 없습니다.