Python如何實(shí)現(xiàn)曲線的肘部點(diǎn)檢測(cè)

這篇文章主要介紹“Python如何實(shí)現(xiàn)曲線的肘部點(diǎn)檢測(cè)”，在日常操作中，相信很多人在Python如何實(shí)現(xiàn)曲線的肘部點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”P(pán)ython如何實(shí)現(xiàn)曲線的肘部點(diǎn)檢測(cè)”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！

一. 術(shù)語(yǔ)解釋

**肘形曲線(elbow curve)**類(lèi)似人胳膊狀的曲線，拐點(diǎn)在肘部。**膝形曲線（knee curve）人腿形的曲線，拐點(diǎn)在膝蓋。這類(lèi)曲線和二八原則（即帕托累法則）**不謀而合，做決策時(shí)，自然選擇肘點(diǎn)或膝點(diǎn)做參考。按照拐點(diǎn)在左還是右側(cè)來(lái)分，細(xì)分為：左膝點(diǎn)曲線，右膝點(diǎn)曲線，左肘點(diǎn)曲線，右肘點(diǎn)曲線。

曲線示意圖如下：

左膝點(diǎn)曲線膝點(diǎn)在左邊的曲線（術(shù)語(yǔ)是我自己起的，明白意思就好，膝點(diǎn)在左邊）如下：

從形狀上，四種曲線沒(méi)有大的區(qū)別，可以相互轉(zhuǎn)化：

肘曲線與膝曲線相互轉(zhuǎn)化，用曲線最大值減去曲線各點(diǎn)值即可。同類(lèi)型曲線，左右拐點(diǎn)轉(zhuǎn)化，就是切換升序降序排序即可。

它們都可以計(jì)算拐點(diǎn)，其中以左膝點(diǎn)曲線(見(jiàn)下圖)計(jì)算拐點(diǎn)最簡(jiǎn)單，所以以其為標(biāo)準(zhǔn)曲線。

二. 拐點(diǎn)檢測(cè)

左膝點(diǎn)曲線，原理是其二次曲線導(dǎo)數(shù)最大點(diǎn)，如下：

對(duì)于離散序列來(lái)說(shuō)，當(dāng)x軸差為1時(shí)，二次曲線計(jì)算公式為：

f′′(x_i)=f(x_i−1)+f(x_i+1)−2*f(x_i)

支持:Python 3.7, 3.8, 3.9, and 3.10. 安裝如下：

$ conda install -c conda-forge kneed
# 或者
$ pip install kneed # To install only knee-detection algorithm
$ pip install kneed[plot] # To also install plotting functions for quick

使用如下：

from kneed import DataGenerator, KneeLocator

x, y = DataGenerator.figure2()

print([round(i, 3) for i in x])
print([round(i, 3) for i in y])

# out: [0.0, 0.111, 0.222, 0.333, 0.444, 0.556, 0.667, 0.778, 0.889, 1.0]
# out: [-5.0, 0.263, 1.897, 2.692, 3.163, 3.475, 3.696, 3.861, 3.989, 4.091]

kneedle = KneeLocator(x, y, S=1.0, curve="concave", direction="increasing")

print(round(kneedle.knee, 3))
# out: 0.222

print(round(kneedle.elbow, 3))
# out: 0.222

到此，關(guān)于“Python如何實(shí)現(xiàn)曲線的肘部點(diǎn)檢測(cè)”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！