apcsb
@apcsb

Вычислить исходные величины на основе измерений с погрешностью — как называется и решается такая задача?

Приветствую.

У меня есть некоторое количество коробок N.
Коробки имеют стандартные размеры (условно XS, S, M, L, XL), но сами размеры мне неизвестны, как и количество классов размеров (но можно достоверно предположить, что их меньше некоего параметра C).

У меня есть куча результатов измерения размеров 'этих коробок (ДхШхВ) - общим числом M (M >1000)
Коробку могут мерять несколько раз, но я не знаю, будут ли результаты находиться в последовательности рядом - т.е. результаты неупорядочены. . Вопрос повернутой коробке (длина стала высотой) для простоты не рассматриваем.

Измерения выполнены с погрешностью. Т.е. коробка длиной 15см может быть измерена как 15, 15.1, 14.8 и т.д. Погрешность неизвестна, то её можно тоже ограничить параметром D сверху. Сильно сложные варианты с D >= 30% не рассматриваются.

Задача состоит в том, чтобы на массиве подобных измерений вычислить исходные длину (ширину, высоту) и, собственно, количество классов размеров коробок и соответственно "причесать" данные измерений.

Вопросы:
1. [Решено] Это вообще решается? Потенциально, да.
2.[Решено] У такого класса задач есть название? Да - кластеризация.
3. Как это решать? Куда копать, чего читать? Или есть волшебная функция/модуль/библиотека?
4. Можно ли высчитать степень достоверности "угадывания" исходных размеров и ее зависимость от количества классов, погрешности и числа измерений?

Спасибо!!!
  • Вопрос задан
  • 124 просмотра
Решения вопроса 4
wataru
@wataru Куратор тега Математика
Разработчик на С++, экс-олимпиадник.
Это называется кластеризация.

Восстановить точное значение вы никогда не сможете, но можно взять среднее в каждом кластере. Такими измерениями занимается статистика
Ответ написан
Комментировать
hint000
@hint000
у админа три руки
Комментировать
dimonchik2013
@dimonchik2013
non progredi est regredi
аппроксимация

aco.ifmo.ru/el_books/numerical_methods/lectures/gl...

конечно, известные значения придется прикинуть на глаз и вписать жестко а потом снова прогнать алгоритмом и убедиться невыход за пргрешности
Ответ написан
Комментировать
Griboks
@Griboks
С некоторой погрешностью второго порядка это задача кластеризации.

Но в общем случае вы никогда не разделите погрешность в 2 см и два класса коробок с разностью сторон 2 см.
Ответ написан
Комментировать
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы