数列密度 - 页 23

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Maxim Kuznetsov:
现在又回到了主题的最开始 :-)

"什么是一个点的密度"？

别这么夸张 :)

我可以看到，有一个明确的解决方案，但这种方法强调了一个特定的群体，可能不满足正在寻求的数字集群区域的参数...

关于密度--我看到两种可能性。

1.(NumberStart of Row-NumberStop of Row)/Number of Numbers。

2.总数真理/数字真理

第一个选项强调的是均匀分布，第二个选项强调的是相对分布（姑且这么说）。

 
Maxim Kuznetsov:
任务是找到密集的点群。为了做到这一点，我们采取了密度和实际推导，即我们得到了导数。根据导数，我们可以说 "这里是最大"，"这里是最小"，密度在这里增加，在这里慢慢减少。

但我们不能比较绝对值--要做到这一点，我们需要计算原始函数（在这种情况下，我们只是取并计算在极值附近的一些点的数量）。

是的，这个方法很有趣--谢谢你。

也许它也会被证明是优秀的--但对我来说，这都是一个完整的故事--在没有对大型数字系列进行测试的情况下，对这个选项是否适合我做出最终结论还为时尚早。

 
你正在讨论的其他事情。

寻找集群的解决方案只有2种。

1- 非集中式集群，没有具体的中心点。我们已经发现了这一点。

2 - 集中式集群。凡是只从一个点出发，就会有三角的溢出。

这真的是多么简单。

有大的集群，也有小的集群。

小群组可以是大群组的一部分。

没有第三种。
 
Vyacheslav Kornev:
你们正在讨论的其他事情。
寻找集群的解决方案只有2种。
1- 非集中式集群，没有具体的中心点。我们已经发现了这一点。
2 - 集中式集群。凡是只从一个点出发，就会有三角的溢出。
这真的是多么简单。
有大的集群，也有小的集群。
小群组可以是大群组的一部分。
没有第三个了。

关于1--你明白，可以有几乎和数字本身一样多的不同△--在这种情况下，解决方案是没有成效的，因为你不能事先知道以什么标准（采取多少个△）来分组数字。你不能理解吗？

关于2 - 是的 - 这种解决方案的变体是可以理解的 - 作为对问题的意见。

 
这些群组将与整数系列没有关系。


如何找到对你所知的整个行最有意义的。

 
-Aleks-:

关于1--你意识到，可以有几乎和数字一样多的不同△--在这种情况下，解决方案是没有成效的，因为你不能事先知道以什么标准（采取多少个△）来分组数字。你不能理解吗？

关于2 - 是的 - 这种解决方案的变体是可以理解的 - 作为对问题的意见。

见鬼去吧。我们可能至少有1、2、3、4、5、6、7号三角洲。因此，你会发现按密度顺序排列的群组。
 
Vyacheslav Kornev:
搞什么鬼。我们至少可能有1、2、3、4、5、6、7号三角洲。因此，你会发现按密度顺序排列的群组。

这就是我很久以前的建议--按照密度的顺序找到集群，分别找到每个集群的密度，然后进行比较。

但是，我看到，随着密度的增加，左边的数字开始落入--这就吵到了云层--所以我放弃了这个想法。

但是，我没有进行大量实验的工具--你的方法需要通过编程才能进行比较--我现在还没有准备好这样做--我没有处理多维 数组的经验。

 
这些数字，他们不是左撇子。它们是大集群中的小集群

你已经有了计算结果。你不需要计算一个数字的所有三角。好吧，把它们按升序排列。而且只计算数字之间的deltas，你不需要超过这个数字。
 
因为你意识到，三角洲越大，集群就越广。为什么你说他们是左撇子？在一个大的集群里面，有一堆小的集群。
 
啊，你要算到哪个三角洲。
嗯，呵呵，在所有的三角洲中。
最常见的是。

而一般是通过寻找质量中心的方法。也就是说，在三角区中计算三角区）。
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