Алгоритм выбора репрезентативных образцов для диаграммы

Question

Пример:
У меня есть 100 образцов в течение определенного периода времени. Но я могу использовать только 10 значений для построения линейной диаграммы. Какой алгоритм я могу использовать для вычисления этих 10 репрезентативных значений, чтобы диаграмма выглядела одинаково, если бы я использовал все 100 точных образцов для ее рисования.

Наивный алгоритм, который вычисляет среднее значение для каждого из следующих 10 выборок, не очень хорошо отражает пики на диаграмме.

Answer 1

Вы можете использовать алгоритм Douglas-Peucker, чтобы получить оптимальное представление без выборки.

Алгоритм строит набор под выборку, начиная с только конечных точек исходного набора данных. На каждом шаге в набор с невыбранными выборками добавляется точка в исходном наборе данных, которая является «наиболее удаленной» (максимальной ошибкой) из недокалиброванного представления. Таким образом, алгоритм включает в себя важные пики в исходном наборе данных и строит недосэмплированное представление минимальной ошибки.

Так как вы разрешены только 10 очков в вашем под отобранным набор вы могли настроить алгоритм только расти под дискретизацией набора для размера 10.

Если у вас есть оригинальный набор данных, который включает в себя слишком много пиков нет никакого способа, чтобы вы могли захватить их все и удовлетворить ограничение размера.

Надеюсь, это поможет.