내 것은 알고리즘 1이므로. 여기, 이제 밀도 포인트, 즉 평균적으로 다른 숫자에 가장 가까운 숫자가 있습니다.
밀도 중심, 말하자면 오름차순
분명히 그렇게.
뱌체슬라프 코르네프 :
이제 말했듯이 클러스터를 찾아야 하는 경우
이것들은 서로 가까운 숫자의 그룹입니다. 올바르게 이해합니까?
초기 클러스터의 경우 2 또는 3에 가까워야 하는 숫자는 몇 개입니까? 그리고 최대 거리는 얼마입니까?
우리는 모릅니다 - 기준이 없습니다. 반대로 그룹화된 숫자의 밀도(모든 경우에 해당)를 결정한 다음 최대 밀도를 갖는 숫자를 선택해야 합니다.
그러나 나는 당신의 생각의 과정을 보는 것에 신경 쓰지 않습니다. 그룹의 최소값이 4개의 숫자여야 한다고 가정해 봅시다. 거리는 알 수 없음 - 밀도는 최대입니다 ... 밀도의 경우, 우리는 사이의 델타를 취합니다. 그룹의 첫 번째와 마지막 숫자를 이 그룹의 자릿수로 나눈 값(방법을 제안할 수 있음)(계수가 낮을수록 더 좋음).
좋아, 숫자 10에 대한 델타는 어디에 있습니까
세 번째 열입니다.
13과 15 사이의 델타는 0 chtoli입니까?
명확성을 위해 여기 - 더 명확합니까? 열과 행의 교차점에서 델타를 찾을 수 있습니다. 그건 그렇고, 당신 말이 맞습니다. 분명히 공식에 오류가 있습니다. 알아 봅시다.
그런 다음 최종 버전이 변경되었습니다.
내 것은 알고리즘 1이므로. 여기, 이제 밀도 포인트, 즉 평균적으로 다른 숫자에 가장 가까운 숫자가 있습니다.
밀도 중심, 말하자면 오름차순
이제 말했듯이 클러스터를 찾아야 하는 경우
이것들은 서로 가까운 숫자의 그룹입니다. 올바르게 이해합니까?
초기 클러스터의 경우 2 또는 3에 가까워야 하는 숫자는 몇 개입니까? 그리고 최대 거리는 얼마입니까?
내 것은 알고리즘 1이므로. 여기, 이제 밀도 포인트, 즉 평균적으로 다른 숫자에 가장 가까운 숫자가 있습니다.
밀도 중심, 말하자면 오름차순
분명히 그렇게.
이제 말했듯이 클러스터를 찾아야 하는 경우
이것들은 서로 가까운 숫자의 그룹입니다. 올바르게 이해합니까?
초기 클러스터의 경우 2 또는 3에 가까워야 하는 숫자는 몇 개입니까? 그리고 최대 거리는 얼마입니까?
우리는 모릅니다 - 기준이 없습니다. 반대로 그룹화된 숫자의 밀도(모든 경우에 해당)를 결정한 다음 최대 밀도를 갖는 숫자를 선택해야 합니다.
그러나 나는 당신의 생각의 과정을 보는 것에 신경 쓰지 않습니다. 그룹의 최소값이 4개의 숫자여야 한다고 가정해 봅시다. 거리는 알 수 없음 - 밀도는 최대입니다 ... 밀도의 경우, 우리는 사이의 델타를 취합니다. 그룹의 첫 번째와 마지막 숫자를 이 그룹의 자릿수로 나눈 값(방법을 제안할 수 있음)(계수가 낮을수록 더 좋음).