Python實(shí)現(xiàn)曲線的肘部點(diǎn)檢測詳解
肘部法則是經(jīng)常使用的法則。很多時(shí)候，可以憑人工經(jīng)驗(yàn)去找最優(yōu)拐點(diǎn)，但有時(shí)需要自動(dòng)尋找拐點(diǎn)。最近解決了一下這個(gè)問題，希望對(duì)各位有用。
一. 術(shù)語解釋
**肘形曲線(elbow curve)**類似人胳膊狀的曲線，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(見下圖)計(jì)算拐點(diǎn)最簡單，所以以其為標(biāo)準(zhǔn)曲線。
二. 拐點(diǎn)檢測
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)于離散序列來說，當(dāng)x軸差為1時(shí)，二次曲線計(jì)算公式為：
f′′(xi?)=f(xi−1?)+f(xi+1?)−2*f(xi?)
推薦一個(gè)簡單的包：kneed Github地址
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
到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)曲線的肘部點(diǎn)檢測詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python曲線肘部點(diǎn)檢測內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
今天小編就為大家分享一篇pyQt5實(shí)時(shí)刷新界面的示例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-06-06
這篇文章主要我打開詳細(xì)介紹了如何優(yōu)雅的用PyQt實(shí)現(xiàn)訪問http,文中的示例代碼講解詳細(xì),具有一定的借鑒價(jià)值,感興趣的小伙伴可以了解下2024-11-11
python深度學(xué)習(xí)借助多標(biāo)簽分類器進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練
這篇文章主要為大家介紹了python深度學(xué)習(xí)中如何借助多標(biāo)簽分類器進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步2022-01-01
使用python實(shí)現(xiàn)ftp的文件讀寫方法
今天小編就為大家分享一篇使用python實(shí)現(xiàn)ftp的文件讀寫方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-07-07
Django DRF認(rèn)證組件流程實(shí)現(xiàn)原理詳解
這篇文章主要介紹了Django DRF認(rèn)證組件流程實(shí)現(xiàn)原理詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-08-08
經(jīng)常在使用Python的時(shí)候需要安裝各種模塊，而pip是很強(qiáng)大的模塊安裝工具，這篇文章主要給大家介紹了一個(gè)可以一勞永逸徹底解決pip install慢的辦法,需要的朋友可以參考下2021-05-05
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python中dropna()函數(shù)的相關(guān)資料,dropna()是pandas庫中的一個(gè)函數(shù),用于刪除DataFrame中的缺失值,文中通過代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2023-11-11
python中的append()函數(shù)是在列表末尾添加新的對(duì)象,且將添加的對(duì)象最為一個(gè)整體,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python列表append()函數(shù)使用方法的相關(guān)資料,文中通過實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-06-06
Pytorch創(chuàng)建張量的4種方法主要有：torch.Tensor()、torch.tensor()、torch.as_tensor()、torch.from_numpy()，本文通過實(shí)例代碼介紹Pytorch創(chuàng)建張量的四種方法,需要的朋友可以參考下2023-05-05
詳解如何使用pandas進(jìn)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)的周期轉(zhuǎn)換
時(shí)間序列數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常遇到的類型,為了更多的挖掘出數(shù)據(jù)內(nèi)部的信息,我們常常依據(jù)原始數(shù)據(jù)中的時(shí)間周期,將其轉(zhuǎn)換成不同跨度的周期,下面以模擬的K線數(shù)據(jù)為例,演示如何使用pandas來進(jìn)行周期轉(zhuǎn)換,感興趣的朋友可以參考下2024-05-05