このアルゴリズムが最終的に終了することを証明する簡単な方法


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導入と表記:

(私の実験によれば)終了するように見える私のアルゴリズムの新しくてシンプルなバージョンがここにあります、そして今私はそれを証明したいと思います。

表記ましょを参照して、P次元データ点(ベクトル)。A、B、Cの3つのセットがありますA | = n| B | = m| C | = lA = { x i | 私は= 1 n } B = { x j | j = n + 1xiRpp|A|=n|B|=m|C|=l

A={xi|i=1,..,n}
C = { x u | U = N + M + 1 n + m + l }
B={xj|j=n+1,..,n+m}
C={xu|u=n+m+1,..,n+m+l}

所与、聞かせて、D A 、X iはからの平均ユークリッド距離を示すX IのにKの点に最も近いAを、及びD C X I示すからの平均ユークリッド距離X Iのにk個の点に最も近いCkNdxiAxikAdxiCxikC

アルゴリズム:

ABBCACB

  • A={xiAdxiA>dxiC}
  • A=AAB=BA
  • B={xiBdxiA<dxiC
  • B=BBA=AB
  • ABBA|A|k|B|k

アルゴリズムは次の2つの場合に終了します。

  • |A||B|k
  • A=B=

質問:

xAdxC+xBdxAxAdxA+xBdxCxAdxA+xBdxBxAdxB+xBdxA

ノート:

  • kxSkxSxk=1
  • A,B,CxiB,xjAxbCxixaCxjdistance(xi,xb)<distance(xj,xa)BCA
  • ABABAB

3
なぜこの特定のアルゴリズムに興味があるのですか?

1
shna:ポイントのコレクションを任意に3つのセットに分けて何をしたいですか?

4
@shnaアルゴリズムの目的と目標を知ることで直感が向上し、問題が解決する場合があります。

ABBCACB

cstheoryへの移行は拒否されました。

回答:


2

k=1

ABAB

xxBAxAxAdxC>dist(x,x)ff(x)=xxABxAxf(f(x)),f(f(f(x))),

fn(x)=fm(x)m>ndf(x)C,df2(x)C,...dfn(x)C,...odfo1(x)Cdfo(x)C

fo1(x)fo(x)ACdfo(x)Cdfo1(x)C>dist(fo1(x),fo(x))f

fo1(x)fo(x)AAfk=1


k=1

1
@shnなぜあなたが自分の問題を解決することに成功している誰かの証明技法の選択を批判しているのかわかりません。特にあなた自身の質問があなたの好みの技術を使用することで4つの失敗した試みをリストするとき。
David Richerby 2013年

1
k>1
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