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Python實現(xiàn)曲線的肘部點檢測詳解_python

作者:mantoureganmian ? 更新時間: 2023-07-03 編程語言

肘部法則是經(jīng)常使用的法則。很多時候,可以憑人工經(jīng)驗去找最優(yōu)拐點,但有時需要自動尋找拐點。最近解決了一下這個問題,希望對各位有用。

一. 術(shù)語解釋

**肘形曲線(elbow curve)**類似人胳膊狀的曲線,拐點在肘部。**膝形曲線(knee curve)人腿形的曲線,拐點在膝蓋。這類曲線和二八原則(即帕托累法則)**不謀而合,做決策時,自然選擇肘點或膝點做參考。按照拐點在左還是右側(cè)來分,細(xì)分為:左膝點曲線,右膝點曲線,左肘點曲線,右肘點曲線。

曲線示意圖如下:

左膝點曲線膝點在左邊的曲線(術(shù)語是我自己起的,明白意思就好,膝點在左邊)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值即可。同類型曲線,左右拐點轉(zhuǎn)化,就是切換升序降序排序即可。

它們都可以計算拐點,其中以左膝點曲線(見下圖)計算拐點最簡單,所以以其為標(biāo)準(zhǔn)曲線。

二. 拐點檢測

左膝點曲線,原理是其二次曲線導(dǎo)數(shù)最大點,如下:

對于離散序列來說,當(dāng)x軸差為1時,二次曲線計算公式為:

f′′(xi?)=f(xi?1?)+f(xi+1?)?2*f(xi?)

推薦一個簡單的包: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

原文鏈接:https://blog.csdn.net/mantoureganmian/article/details/129237755

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