숫자 계열의 밀도 - 페이지 24

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그런데, 제가 v2라는 이름으로 보여드린 방법이 왜 적합하지 않습니까? 어느 델타에서 그 하나에 가장 많은 축적이 있고 중지됩니다.
 
뱌체슬라프 코르네프 :
50개의 셀과 11개의 숫자가 있는 큐브가 있습니다.
1, 3, 6, 8, 10, 11, 15, 16, 30, 40.50
V1. 가장 밀도가 높은 클러스터는 10.11 및 15.16입니다.

V2. 덜 조밀한 것은 1.3 및 6.8, 10.11 및 15.16입니다.

V3. 더 적은 밀도는 1,3,6,8,10,11 및 15.6입니다.

V4. 그런 다음 - 1,3,6,8,10,11,15,16.

결론은 이것입니다. 델타를 선택했습니다. 즉, 이 변형에서 가장 많은 클러스터를 얻었기 때문에 v2를 계산합니다.

1.3 클러스터는 50개 중 3개의 공간, 즉 다이당 1.5개의 공간을 차지합니다.

클러스터 6,8,10,11은 6개의 셀을 차지합니다. 여기 큐브당 1.5개의 셀이 있습니다. 더 이상 진행하지 않겠습니다.

10과 11을 별도의 클러스터로 분리하고 싶지 않았습니다.










델타 2가 가장 일반적인지 확인하십시오. 그리고 여기 삼각주 사이의 질량 중심은?

 
명확한 밀도 공식과 두 파티션을 이러한 클러스터로 비교하는 공식을 결정할 때까지 원하는 만큼 사본을 끊을 수 있습니다. 저것들. 두 알고리즘의 성능을 비교하기 위한 수치적 기준이 있어야 합니다.
 
Vyacheslav Kornev :
델타가 클수록 클러스터가 더 넓어집니다. 왜 좌파라고 합니까? 큰 무리 안에 작은 무리가 있습니다.

당신이 옳습니다. 많은 작은 것들이 있습니다. 아마도 알고리즘에 논리적 오류가있을 수 있습니다. 나는 그것에 대해 생각할 필요가 있습니다.

뱌체슬라프 코르네프 :
그리고 어떤 델타를 계산할 것인지,
글쎄, heh, 모든 델타 중에서
가장 자주 접합니다.

다른 데이터에 대해 다른 평가가 있을 수 있지만 너무 크지 않습니다.

뱌체슬라프 코르네프 :
일반적으로 질량 중심을 찾는 방법에 따라. 즉, 델타 중 델타를 계산))

음, 어떻게 상상하십니까? 알고리즘을 설명하십시오.

 
Vyacheslav Kornev :
델타 2가 가장 일반적인지 확인하십시오. 그리고 여기 삼각주 사이의 질량 중심은?

충분한 수의 테스트와 결과 평가가 부족하기 때문에 추가 이론 연구는 복잡합니다.

코드가 없으면 지금 Excel에서 작업하는 데 시간을 낭비하고 싶지 않습니다. 그것은 생산적이지 않습니다.

결과적으로 알고리즘은 효율성을 확인하기 위해 데이터에 대한 테스트를 거칩니다.

 
Avals :
명확한 밀도 공식과 두 파티션을 이러한 클러스터로 비교하는 공식을 결정할 때까지 원하는 만큼 사본을 끊을 수 있습니다. 저것들. 두 알고리즘의 성능을 비교하기 위한 수치적 기준이 있어야 합니다.

수치 평가를 위한 옵션을 제출하십시오. 앞서 두 가지 옵션을 언급했습니다.

 

스크립트 코드를 변경하여 이제 차트에서 직접 작업 결과를 볼 수 있습니다. 최대 밀도는 별도의 색상으로 강조 표시되고, 막대의 기간은 기본적으로 날짜별로 또는 0부터 막대로 선택할 수 있습니다.

파일:
Test_FindOblasth_1_01.mq4  30 kb
 

수정된 필터 로직이 추가되었습니다. 노이즈가 적은 것처럼 보임 - Variant 매개변수(0 - old 및 1 - new(기본값))에 의해 변경됩니다.

파일:
Test_FindOblastf_1_01.mq4  31 kb
 

그룹의 요소 수에 따라 필터가 추가됨 - 5 - 변경할 수 있습니다. 숫자 시리즈의 자릿수가 많을수록 필터 값이 커야 합니다. 아마도 가장 큰 그룹의 최대 자릿수에 대한 백분율일 것입니다.

기본적으로 숫자 시리즈를 사전 필터링하기 위한 이전 알고리즘(0)을 반환했습니다.

파일:
Test_FindOblastr_1_01.mq4  32 kb
 

계산을 위해 데이터를 이동할 때 계산을 수정했습니다.

파일:
Test_FindOblasta_1_01.mq4  32 kb
1...17181920212223242526
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