Учёный решил провести кластеризацию некоторого множества звёзд по их расположению на карте звёздного неба. Кластер звёзд – это набор звёзд (точек) на графике, лежащий внутри круга радиусом R. Каждая звезда обязательно принадлежит только одному из кластеров. Истинный центр кластера, или центроид, – это одна из звёзд на графике, сумма расстояний от которой до всех остальных звёзд кластера минимальна. Под расстоянием понимается расстояние Евклида между двумя точками и
на плоскости, которое вычисляется по формуле:
Аномалиями назовём точки, находящиеся на расстоянии более одной условной единицы от точек кластеров. При расчётах аномалии учитывать не нужно.
В файле A хранятся данные о звёздах трех кластеров, где для каждого кластера. В каждой строке записана информация о расположении на карте одной звезды: сначала координата
, затем координата
. Значения даны в условных единицах, которые представлены вещественными числами. Известно, что количество звёзд не превышает 2500.
В файле Б хранятся данные о звёздах пяти кластеров, где для каждого кластера. Известно, что количество звёзд не превышает 10 000. Структура хранения информации о звездах в файле Б аналогична файлу А.
Для каждого файла определите координаты центра каждого кластера, затем вычислите два числа: — среднее арифметическое абсцисс центров кластеров, и
– среднее арифметическое ординат центров кластеров.
В ответе запишите четыре числа через пробел: сначала целую часть произведения для файла А, затем
для файла А, далее целую часть произведения
для файла Б и
для файла Б. Возможные данные одного из файлов иллюстрированы графиком.
Внимание! График приведён в иллюстративных целях для произвольных значений, не имеющих отношения к заданию. Для выполнения задания используйте данные из прилагаемого файла.
Для начала визуально оценим данные в условии кластеры. Для этого откроем предложенные файлы в , перейдем в раздел «Вставка
Диаграммы
Точечная».
Диаграмма для файла А имеет вид:
Для решения задачи будем использовать метод dbscan. Определим границы для поиска стартовых точек в программе, так как нам необходимо найти лишь одну точку, которая принадлежит каждому кластеру, то границы обозначим примерные, но такие что анамалии в них не попадают. Для первого кластера: . Для второго кластера:
. Для третьего кластера:
.
Код программы для файла А:
from math import *
f = open(’4_A.txt’)
s = f.readline() # Считываем первую строку файла с названиями столбцов
# сохраняем массив данных
st = [list(map(float, i.replace(’,’, ’.’).split())) for i in f]
# подбираем по 1 звезде для каждого кластера меняя параметры
# for i in range(len(st)):
# if -6 < st[i][0] < -2 and -5 < st[i][1] < 0:
# print(i)
# break
a = [[[st[23][0], st[23][1]]], [[st[4][0], st[4][1]]], [[st[6][0], st[6][1]]]]
st.pop(23), st.pop(4), st.pop(6)
# разделяем звезды на кластеры методом dbscan
for k in range(3):
for j in a[k]:
for i in range(len(st)):
if st[i] != ’*’:
p = [st[i][0], st[i][1]]
if dist(p, j) < 0.5:
a[k].append(p)
st[i] = ’*’
sum_x = sum_y = 0 # Переменные для суммы абсцисс и ординат периферий
for i in a:
tx = ty = 0 # Координаты текущей периферии кластера
mn = 100000050000 # Минимальное расстояние
for j in i:
x1, y1 = j
sm = 0 # Суммарное расстояние
for k in i:
x2, y2 = k
sm += ((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)**0.5
if sm < mn:
mn = sm
tx, ty = x1, y1
sum_x += tx
sum_y += ty
print(int(sum_x / 3 * 1000))
print(int(sum_y / 3 * 1000))
Диаграмма для файла Б имеет вид:
Для решения задачи будем использовать метод dbscan. Определим границы для поиска стартовых точек в программе, так как нам необходимо найти лишь одну точку, которая принадлежит каждому кластеру, то границы обозначим примерные, но такие что анамалии в них не попадают. Для первого кластера: . Для второго кластера:
. Для третьего кластера:
. Для четвертого кластера:
. Для пятого кластера:
.
Код программы для файла Б:
from math import *
f = open(’4_B.txt’)
s = f.readline() # Считываем первую строку файла с названиями столбцов
# сохраняем массив данных
st = [list(map(float, i.replace(’,’, ’.’).split())) for i in f]
# подбираем по 1 звезде для каждого кластера меняя параметры
# for i in range(len(st)):
# if 6 < st[i][0] < 10 and 5 < st[i][1] < 7:
# print(i)
# break
a = [[[st[9][0], st[9][1]]], [[st[32][0], st[32][1]]], [[st[14][0], st[14][1]]], [[st[2][0], st[2][1]]], [[st[16][0], st[16][1]]]]
st.pop(9), st.pop(32), st.pop(14), st.pop(2), st.pop(16)
# разделяем звезды на кластеры методом dbscan
for k in range(5):
for j in a[k]:
for i in range(len(st)):
if st[i] != ’*’:
p = [st[i][0], st[i][1]]
if dist(p, j) < 0.5:
a[k].append(p)
st[i] = ’*’
sum_x = sum_y = 0 # Переменные для суммы абсцисс и ординат периферий
for i in a:
tx = ty = 0 # Координаты текущей периферии кластера
mn = 100000050000 # Минимальное расстояние
for j in i:
x1, y1 = j
sm = 0 # Суммарное расстояние
for k in i:
x2, y2 = k
sm += ((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)**0.5
if sm < mn:
mn = sm
tx, ty = x1, y1
sum_x += tx
sum_y += ty
print(int(sum_x / 5 * 1000))
print(int(sum_y / 5 * 1000))