посоветуйте как классифицировать по нескольким координатам
а потом разбей на группы похожести.
Если я правильно понял, то можно разбить по хорошести сначало по 1й координате потом по второй и т.д. А потом просто усреднить, хотя условие я честно сказать плохо понял.
пусть на плоскости точка a больше точки b, если Xa>Xb и Ya>Yb.
тогда самые "лучшие" точки - это те, для которых нельзя найти больших них. выкинем из исходного множества. вторые по "лучшести" - это те, для которых опять нельзя найти точек, которые больше них. выкинем их из исходного. и т.д.
вопрос возник потому, что такая классификация предполагает высокую оценку точек, у которых, скажем, X очень большой, а по Y - очень маленький, а этого мне не надо
предполагает высокую оценку точекЧто значит сей набор слов

а этого мне не надоТогда может станет понятно что тебе не нужно.


Сорри, если я чего не так понял.
о, спасибо за идею
в принципе априори неизвестно
надо классифицировать хоть как-то
Оставить комментарий
gala05
пусть в n-мерном пространстве есть k точек. нужно придумать, как их разбить на классы по "хорошести", если я могу узнать степень "хорошести" точки по одной из её координат, но не могу знать степень "хорошести" по нескольким координатам.пример: пусть есть плоскость. пусть точка "лучше" другой по координате x (или y если x (или y) первой точки больше x (или y) второй. вопрос в том, что нужно придумать разделение по "хорошести" ОДНОВРЕМЕННО по двум координатам, не вводя явно f(x,y) (типа x+y по которой будет происходить оценка в дальнейшем.