こんにちは、これは非常に単純な質問ですが、私の心は少し空っぽで、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ないようです。
2Dポイント（x、y）のコレクションが与えられた場合、それらがどれほど緊密にグループ化されているかをどのように判断できますか。
ありがとう
例が役立つと思います。ターゲットを狙うときの「ぐらつき」を測定しようとしているので、射手が狙ったすべてのポイントを持っており、それらが安定しているか、割り当てられているかどうかを確認したいと思います。
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これは、「厳密なグループ化」の定義によって異なります。1つの可能性は、標本分散、または対応する標準偏差です。大まかに言えば、これにより、中心点からの「平均」距離が得られます（これは、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）。
2Dポイントのグループの場合、これは次のように定義できます。
stddev = sqrt(var) = sqrt(1/N * SUM { (x - x0)^2 + (y - y0)^2 })
ここ(x0,y0)で、サンプル平均（つまり、すべてのポイントの平均）です。
このメトリックは、たとえばバウンディングボックスメトリックよりも外れ値の影響を受けにくくなります。
于 2012-04-16T09:44:37.277 に答える
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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バウンディングボックスを計算し、そこから面積を計算してから、面積値をポイント数で割って、面積あたりのポイント値を算出することです。これは、必要なものによっては十分な場合もありますが、かなり不正確な場合もあります。
于 2012-04-16T09:41:56.827 に答える