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?
Lynn «Кофеман», думаю, автор просто неточно выразился. Вероятно, он не имел в виду такой дикий бардак, что длИнны, ширИны и высОты свалены прям в одну кучу. Скорее, слово "неупорядоченные" относилось к тройкам измерений (Д, Ш, В). Впрочем, это может подтвердить или опровергнуть только автор. А автору рекомендую выражаться чуть яснее, без неоднозначностей.
