SignalProcessingClusteringKMeans — ספרייה מאת RicardoSantos

Library "SignalProcessingClusteringKMeans"
K-Means Clustering Method.

nearest(point_x, point_y, centers_x, centers_y) finds the nearest center to a point and returns its distance and center index.
Parameters:

point_x: float, x coordinate of point.
point_y: float, y coordinate of point.
centers_x: float array, x coordinates of cluster centers.
centers_y: float array, y coordinates of cluster centers.
@ returns tuple of int, float.

bisection_search(samples, value) Bissection Search
Parameters:

samples: float array, weights to compare.
value: float array, weights to compare.

Returns: int.

label_points(points_x, points_y, centers_x, centers_y) labels each point index with cluster index and distance.
Parameters:

points_x: float array, x coordinates of points.
points_y: float array, y coordinates of points.
centers_x: float array, x coordinates of points.
centers_y: float array, y coordinates of points.

Returns: tuple with int array, float array.

kpp(points_x, points_y, n_clusters) K-Means++ Clustering adapted from Andy Allinger.
Parameters:

points_x: float array, x coordinates of the points.
points_y: float array, y coordinates of the points.
n_clusters: int, number of clusters.

Returns: tuple with 2 arrays, float array, int array.

ספריית Pine

ברוח TradingView אמיתית, המחבר פרסם את קוד Pine זה כספריית קוד פתוח כך שמתכנתי Pine אחרים מהקהילה שלנו יוכלו לעשות בו שימוש חוזר. כל הכבוד למחבר! אתה יכול להשתמש בספרייה זו באופן פרטי או בפרסומים אחרים בקוד פתוח, אך השימוש החוזר בקוד זה בפרסום כפוף לכללי הבית.

כתב ויתור

המידע והפרסומים אינם אמורים להיות, ואינם מהווים, עצות פיננסיות, השקעות, מסחר או סוגים אחרים של עצות או המלצות שסופקו או מאושרים על ידי TradingView. קרא עוד בתנאים וההגבלות.

רוצה להשתמש בספרייה זו?

העתק את השורה הבאה והדבק אותה בסקריפט שלך.