Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] k-means++ chọn tâm tiếp theo

    Trong khởi tạo k-means++ (biến thể tất định), khi đã có một số tâm, tâm tiếp theo được chọn là điểm dữ liệu có khoảng cách bình phương tới tâm gần nhất lớn nhất:

    D2(x)=min⁡c∈centers∥x−c∥2D^2(x)=\min_{c\in\text{centers}}\lVert x-c\rVert^2D2(x)=minc∈centers​∥x−c∥2

    Chọn điểm xxx làm cực đại D2(x)D^2(x)D2(x); nếu nhiều điểm bằng nhau, chọn chỉ số nhỏ nhất. In chỉ số (0-based) của điểm được chọn làm tâm tiếp theo.

    • Định dạng đầu vào:

      Dòng đầu: nnn ddd. Dòng 2: số tâm đã chọn ccc. Tiếp theo nnn dòng dữ liệu (ddd chiều). Dòng cuối: ccc chỉ số các tâm đã chọn.

    • Ràng buộc đầu vào:

      1≤c<n≤10001 \le c < n \le 10001≤c<n≤1000; 1≤d≤101 \le d \le 101≤d≤10.

    • Định dạng đầu ra:

      Một số nguyên: chỉ số điểm được chọn.

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    4 1
1
0
1
5
10
0

    Đầu ra:

    3

    Giải thích:

    Tâm đã chọn: điểm 0 = 0. D²: điểm0=0, điểm1=(1−0)²=1, điểm2=25, điểm3=100. Lớn nhất là điểm 3. In: 3

    Đang tải editor...