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数集的均分算法该怎么实现?

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  •   allele · 2020-09-09 17:32:45 +08:00 · 1025 次点击
    这是一个创建于 1540 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    给定n个三维元组(a, b, c), 将这n个元组分成m组.

    那么(a_i, b_i, c_i)是第 i 组的平均值.i∈[1,m]

    于是我们就得到了m个三维元组(a_i, b_i, c_i)

    我们想要的是这 m 个三位元组在每个维度上都尽可能地接近. 严谨的说法就是: 1/a'*Σ(a_i-a')^2+1/b'*Σ(b_i-b')^2+1/c'*Σ(c_i-c')^2 尽可能小. 其中(a',b',c')是这 m 个元组的平均值

    这应该是背包问题的变形, 只能求近似解.

    因为有多个维度, 就不太好用贪心算法. 想知道大家有什么思路,可以分享一下?

    目前尚无回复
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