数列密度 - 页 19

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首先，要自己了解其重要性和相对性。我们要找的是什么？
相对于整个行的最高密度的云。

或在整个行的独立群组中
其中只有一个单一的标准，那就是接近性。没有其他标准。
 
如果你拿一盆水，在里面放一些方块

从哪个立方体出发，距离比其他所有立方体的总和都要短。那个地方将比整个盆地的任何其他点都要重。
 
你必须明白，这只是一个摇摆秤。

砖块1、3、5在一边，10、11、12在另一边

每点的密度较大的地方是10,11,12

但是，哪一个最终超过了所有的砖头？1,3,5.我没有数过，但我认为质量中心是5。
 
我们能做什么。
- 找出相对于整行而言权重最高的云层。
-找到独立的群组。
-找到相对于整个行的从属集群。


你想让我给出什么样的例子？
 
现在的问题是不同的。

对我自己来说，我确定了其重要性。一个集群。质量中心。我相信，这一点将是重要的水平。现在的问题是。

我们该如何处理同样的数字呢？不理他们？或者说给这个数字一些权重？


哈，我知道该如何处理重复的数字，如何赋予它们重量。我在等待你的答案。
 
Vyacheslav Kornev:
你要么太聪明，要么太机灵。
我已经找到了我能找到的一切。
再次，提出问题，要找到什么。
无论是数列的密度。
或一个集群。
还是最高密度的云？

数字系列中的群集（clump）的密度。数列本身并不有趣--它只是充当了极限的定义。

维亚切斯拉夫-科尔涅夫。
你已经告诉我们，最终我们需要最密集的集群，我们已经得到了它。

到目前为止，还不能确定我们所得到的是集群的正确定义....。

维亚切斯拉夫-科尔涅夫。
你明白，你正好找到了一个ALL系列的数字簇。
如果你想找到一组独立于整数系列的群组，你只需使用数字之间的接近程度。

准确地说，我明白你已经找到了，而且我已经告诉你很久了，但这些信息是否有用，现在还不清楚。

关于 "数字之间有多接近"--你需要将筛选出不接近的数字的过程自动化--你需要一个标准--逻辑。在我的算法中，我通过delta筛选出数字，直到它们小于原始系列的一半，但它也可能是不够的--恰恰是任务--找到最佳标准--在这个算法中最困难的一个。

 
密集集是 空间的一个子集，它的点可以尽可能地接近包围空间的任何点。

所以我是对的。质量中心和它周围的数字在最常见的三角洲内是最密集的集合
 
Vyacheslav Kornev:
首先，了解重要性和相对性。我们要找的是什么？
相对于整个行的最高密度的云。
或在整个行的独立群组中
其中只有一个单一的标准，那就是接近性。没有其他标准。

你不能如此断然 - 它伤害了进步...

维亚切斯拉夫-科尔涅夫。
如果你拿一盆水，扔进方块...
从哪个立方体来看，距离比其他所有立方体的总和要小。那个地方将比整个盆地的任何其他点都要重。

很明显--我已经在上面写了，为什么会这样......但是，我们需要考虑每个立方体与相邻立方体的关系......。

维亚切斯拉夫-科尔涅夫。
我们能做什么。
- 以找到相对于整行而言权重最大的云。
-找到独立的群组。
-找到相对于整个行的从属集群。
你想让我描述哪个例子？

我们可以找到它，但如果我们知道我们要找的是什么......这使得我们很难找到它--我给出了上面的理由。

关于这个例子--理论上，让我们把数字和。

1.让我们用同样的数列来增加数列，之前乘以1000

2. 与1相同的观点，但用59代替56

维亚切斯拉夫-科尔涅夫。
现在的问题是不同的。
对我自己来说，我已经确定了以下的重要性。一个集群。质量中心。我相信，这一点将是重要的水平。现在的问题是。
我们该如何处理同样的数字呢？不理他们？或者说给这个数字一些权重？
哈，我知道该如何处理重复的数字，如何赋予它们重量。我在等待你的答案。

我只是在我的算法中加入一个最小值1分。

附加的文件：
Test_FindOblast0.mq4  28 kb
 
我不认为仅仅寻找集群会有什么用。最好是计算前一天的一个地标，例如质心。这应该足够了。
 
Vyacheslav Kornev:
密集集是 空间的一个子集，它的点可以如你所愿地近似于包围空间的任何点。

所以我是对的。质量中心和它周围的数字在最常见的三角洲内是最密集的集合

我想我已经写过关于学术知识的文章了...让我们在手头任务的范围内思考，而不是理论上的推论。

显然，数字集要么是一个连续的整体，要么是由区域组成，这些区域应该 根据属性进行排序，其中一个属性是密度。

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