我正在尝试使用scikit-learn库计算差距统计量,以确定k-means的最佳k。为了明确地确定正确的k的值,我认为我需要从每个后续的间隙中减去标准差,并检查以查看if gap(k) >= gap(k+1) - std(k+1)。我不知道如何确定这个标准差的值。
谢谢!
下面是我的代码:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans, MiniBatchKMeans
from numpy.random import random_sample
from math import sqr
我正在开发一个例程,它应该与参考点云P最优地对齐一个被感知的3D点云Q。所涉及的转换包括旋转、平移和缩放(相似)。关于如何利用奇异值分解( SVD )计算变换,已有大量的文献。我一直在关注这个问题: R. J. Hanson和M. J. Norris,“基于奇异值分解的测量分析”,SIAM Journal on Scientific和统计计算,第2卷,第363-373页,1981年。
算法描述如下:计算每个点集的质心,计算中心点集,计算两个中心点集之间的协方差矩阵,并在协方差矩阵上执行C =U*S* V',其中C是协方差矩阵,S是其奇异值的对角线矩阵,U和V<代码>E 213
在我的家庭作业中,我对scanf函数有一些问题:
/* Can Doğu */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
/* My Function prototypes */
double calculate_profile_area(int edgecount,double edgelength); // Has two parameters: edgecount & edgelength. Returns double type value.
double calcul