2012-04-16 10 views
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こんにちは、これはすべて非常に単純な質問ですが、私の心は少し空であり、私はインターネット上で満足のいく結果を見つけることができません。数学 - 点のクラスタリング

2次元の点(x、y)の集合が与えられていると、どのようにグループ化されているかをどのように決定できますか。私は例が助けたのだろうと思い

おかげ

は..私は、ターゲットを狙ったときに「ゆらぎ」を測定しようとしていますので、私はシューティングゲームが目指したすべてのポイントを持っていると私は彼らがいたかどうかを確認したいと思います安定しているか、または彼らが割り当てられた場合。

+1

"タイトなグループ化"の定義によります。 1つの尺度がサンプルの分散である可能性があります。 –

+0

私は例を助けたと思う。ターゲットを狙うときに「ぐらつき」を測定しようとしているので、射手が目指すあらゆる点があり、安定しているか、移動したかどうか確認したい。 –

答えて

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"タイトなグループ化"の定義によります。 1つの可能性は、sample variance、または対応するstandard deviationです。厳密に言えば、これは中心点からの距離が「平均」(既知の点として、または単にデータセットの平均として定義できます)です。 2D点の群について

が、これは次のように定義することができる。(x0,y0)

stddev = sqrt(var) = sqrt(1/N * SUM { (x - x0)^2 + (y - y0)^2 }) 

サンプルの平均(すべての点すなわち平均)。

このメトリックは、例えば、バウンディングボックスメトリック

2

これを行う簡単な方法の1つは、すべてのポイントを含む境界ボックスを計算し、そのポイントから面積を計算し、面積値をポイント数で割って面積あたりのポイントを与えることです。これは、あなたが必要とするものによっては十分であるかもしれませんが、むしろ不十分である可能性があります。

+3

-1:1つまたは2つの外れ値では結果が非常に不正確になります。だから、「むしろ不正確です」とは控えめな表現です。 –