RVN 一种最初聚类算法

测量误差之和（每个点和三组方向上）。 由于我们采用边境地区窗格而不是点，从外部应用弧线关系式和平方测量误差之和亦会导致正确。

因此在测算弧线关系式和平方测量误差和时，我们可以为每个点（母点）创建者四个额外的点（子点），并将它们分配到与母点并不相同的三组中都。 子点的坐标是（x，上界y），（x，上界y），（上界x，y）和（上界x，y）。

因为子点和母点加在独自一人可以更是好地表示每个母点的微小，所以我们可以通过弧线关系式和平方测量误差和得到更是种系统的 K。

在研究工作系统性早先，让我们随即回到世界地绘出。

世界地绘出实例 - RVN

除了每个国内的经度和纬度，我们还需限额和限额。

我们在这个例子中都跳过了 调优K 的大部分，因为我们只想重现各不相同的结果。

让我们仔细想想东欧。

我们可以看不到，东欧今天与周边所有国内都聚集地在独自一人。

器具公司实例

今天我们回到最初的器具公司实例，我们有了一个平面绘出将采用 RVN 对所有器具顺利完成聚类。

让我们认出最佳 K

结果

我们可以看不到，虽然有些点比较接近较大的三组，因为它们的范围内不与较大的三组相异，但它们被视为是各不相同的簇。

Python 实现

都有github地址是 NVR 给定的实现

github/red574890/NVR-algorithm

给定的如此一来一

数据资料搜罗：数据资料搜罗是该给定中都最麻烦的大部分，因为需搜罗一个点的一段距离和边境地区窗格。

高斯：全然前提，该给定可以在高五维上实现。 但是现今还从未设法将其广泛应用超过三个也就是说的数据资料。

半圆形论据：RVN 论据三组引入为一个半圆形，这显然如果一个簇增长，它将在所有方向上引入并不相同的微小。 但是，这种论据在某些前提显然是错误的，如下绘出所示。

直观地说，这些数据资料不应分为 11 三组。

但是，由于 x 中轴和 y 中轴的尺度关联极大（y 范围内从 0 到 1000，x 范围内从 0 到 50），因此 RVN 给定的结果显然比较违反仔细观察结果。

有一种显然的解决方案是国际标准 x 范围内或 y 范围内。 这个动作可以应有一个也就是说比另一个也就是说引入得更是快。

反应速度发挥：各不相同的分三组更名方式也亦会导致给定的反应速度各不相同。现今从未最佳工具。

整体机动性：该给定在平面绘出前提比 DBscan和 K means特性更是好。 但是现今不知道 RVN 应该亦会在其他前提发挥更是好。

未来

这是一种深受器具行业平面绘出启发的全新给定。 我真诚努力我们能此后工业发展这种特殊的工具； 因此，如果有人对改进或实行有任何疑问，恳请随时与我联系。

该给定由 Ray、Vamshi 和 Noah 创建者

本文作者：Ray Hsu

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