问题标签 [best-fit]

我正在寻找一种算法来将任意矩形与无序的点集进行最佳拟合。具体来说，我正在寻找一个矩形，其中点到任何一个矩形边缘的距离之和最小化。我发现了很多最适合的线、圆和椭圆算法，但没有一个适合矩形。理想情况下，我想要 C、C++ 或 Java 的东西，但对语言并不那么挑剔。

输入数据通常由位于或靠近矩形的大多数点组成，并带有一些异常值。数据的分布将是不均匀的，不太可能包括所有四个角。

I have two queries in a Microsoft Access database. They are named Average and Home_Runs. They both share the same first three columns Name, [Year] and Month.

Query: Average

Query: Home_Runs

I need to offset the data before I begin the calculations. I need to determine how the Home Runs from one month relate the the Average from the previous month. So it is not a direct month-to-month comparison. I need to perform a month-to-previous-month comparison.

I need to do two calculate two things from these two queries.

First: With Average being the X-axis and Home_Runs being the Y-Axis. I need to find the correlation between these data points.

Second: With Average being the X-axis and Home_Runs being the Y-Axis. I need to find the equation of the best-fit-line between all of these data points. More specifically I need to find the value of the Y variable when the X variable equals certain values.

Additional Information:

In the end I need to return a table that looks like this:

What is the best way to accomplish these things?

免责声明：这是学校作业

大家好。我已经在这个 Bin Packing 程序上苦苦挣扎了两周，我还有最后一个障碍要克服：我的二叉搜索树的查找功能给了我不正确的结果。

二进制搜索树.cpp

二叉树节点.h

BinPacking.cpp

用户输入到 main（未显示）

预期产出

电流输出

我知道我即将完成这项任务。我知道问题是什么，但我无法解决它。拜托，你会帮助我吗？

我有一个不均匀的 3d 对象，需要将另一个 3d 对称形状（圆锥或圆柱）放入其中。我需要旋转和扩展/收缩对称形状，以便我们可以在这个粗糙的物体中找到最大的拟合圆锥体/圆柱体。

我看过一些垃圾箱包装问题，但似乎都只处理矩形（容器以及要适合的物体），似乎并不完全符合我的要求。

该算法还应该具有最佳性能。

我已经绘制了一个二维直方图，我可以用线、点等添加到图中。现在我试图在密集点的区域应用线性回归拟合，但是我的线性回归线似乎完全偏离了它的位置应该？这里要演示的是我在左侧的图，同时具有低回归拟合和线性拟合。

这里 a 和 b 是我的值， cc 是最密集部分内的点（即大多数点都在那里），红色+黄色+蓝色。

为什么我的回归线看起来不像右边的那样（手绘拟合）？如果我正在绘制一条最合适的线，它会在那里吗？

我有很多类似的情节，但我仍然得到相同的结果....

是否有任何其他线性回归拟合可以证明对我更好？

这听起来像是一个老问题。我以为我知道代码，但运行它并没有给我预期的值。

我的问题是：

目标函数：f = C / (x ^ p * y ^ q)

（如果你对机械加工有所了解，你可以说这是泰勒的刀具寿命方程）

x并且y是自变量；f是因变量；C,p和q是系数。

我有如下三组([x, y], f)值，请参阅“exp_result”。

我正在寻找最适合这三组值的曲面。

这是我的代码：

通过运行它，我得到：

• C 1.224E4
• p 2.025
• q 5.688

所以我的最佳拟合曲面方程是T = 1.224E4 / (x ^ 2.025 * y ^ 5.688)。

不过，至少我发现这个方程更适合三组数据： T = 9.83E7 / (x ^ 3.39 * y ^ 2.63).

通过插入x's 和y's，我可以更接近f's 使用这个等式。有人知道我在哪里做错了吗？

任何建议表示赞赏。谢谢！

我正在编写一个从图片中测量盒子的应用程序。处理后的示例图片如下所示：

我的应用程序已识别出属于框的像素并将颜色更改为红色。您可以看到图像非常嘈杂，因此在矩形上创建了非常粗糙的边缘。

我一直在阅读有关边缘/角点检测算法的文章，但在我研究其中之一之前，我想退后一步，看看是否真的需要这样一个复杂的算法。考虑到我有一些简化事情的条件，似乎可能有一种更简单的方法来解决这个问题：

• 该图像仅包含一个矩形，而不包含任何其他形状。
• 每个图像只有 1 个矩形。
• 我不需要精确，尽管我想尽可能地达到最佳状态。

我第一次尝试一个简单的算法，包括找到最顶部、最底部、最左边和最右边的点。那是4个角。这工作正常，但对于像这样的嘈杂边缘不是超级准确。很容易将一个更好的点视为角落。

谁能指出我的算法？

以下两个代码示例（快速、最佳实践等）之间有区别吗？

这个：

或这个：

如果我多次调用范围有区别吗？我是使用变量还是只使用范围？

我想知道部署 Django、Flask 等应用程序的最佳方法是什么。是通过构建 RPM 文件或使用类似fabric的工具，它或多或少做同样的事情。我试图弄清楚处理部署和自动化的最佳方法。

我想知道使用jqGrid创建一列按钮的最佳方法？因为我看到可以通过在 colModel 行中创建属性格式化程序或使用 gridCOmplete 方法来做到这一点，但在任何地方都没有看到最适合这个问题的方法。

在此链接中解释了如何使用格式化程序。

此链接用于 gridComplete（转到Row Editting (new)-> Edit Custom）

我认为第一种方法更简单，因此我的问题。