n个平面最多将空间划分成几部分

转自:http://zhidao.baidu.com/question/22329889.html

题目:n个平面最多将空间划分成几部分?

这个题目有标准经典解法的。

先看二维情况,也就是一个平面中的n条直线,最多把平面划分成多少部分?

解:

记n条直线最多把平面划分成f(n)个部分。

原始数值:f(0)=1;(也可以从f(1)=2开始)

递推公式:

平面中已有n-1条直线,那么新加一条直线,与原(n-1)条直线最多有n-1个交点,这(n-1)个交点把新增直线划分成n个部分,整个平面新增n个部分。

f(n)=f(n-1)+n(n∈Z+)。

最后的结果是f(n)=[n(n+1)/2]+1。

再看三维的情况,计算方法类似。

解:

记n个平面最多把整个空间划分成g(n)个部分。

原始数值:g(0)=1;

递推公式:

整个空间中已有n-1个平面,那么新加一个平面,与原(n-1)个平面最多有(n-1)条交线。这(n-1)条交线最多把新增平面划分成f(n-1)=[n(n-1)/2]+1个部分,整个空间新增f(n-1)=[n(n-1)/2]+1个部分。

g(n)=g(n-1)+f(n-1)(n∈Z+)。

最后的结果是g(n)=[n(n+1)(n-1)/6]+n+1。

g(10)=176
 
PS:5个平面最多能把空间划分成几个部分?答案就是g(5)=[5*(5+1)(5-1)/6]+5+1=26

### 常见的Python机器学习算法 #### K均值聚类 (K-Means Clustering) 作为一种无监督学习方法,K均值聚类旨在将给定的数据集划分为多个簇(cluster),使得同一簇内的对象具有较高的相似度,而不同簇之间的差异较大。该算法广泛应用于图像处理、市场营销等领域[^3]。 ```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X) print(kmeans.labels_) ``` #### 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 支持向量机是一种用于分类和回归分析的强大工具,在高维空间中寻找最优超平面以区分不同的类别。SVM不仅适用于线性可分的情况,还可以通过核技巧扩展到非线性的场景[^2]。 ```python from sklearn import svm X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) print(clf.predict([[2., 2.]])) ``` #### 随机森林 (Random Forest) 随机森林是由多棵决策树组的集模型,每棵树都会给出自己的预测结果,最终取平均值得到整个森林的结果。这种方法可以有效减少过拟合的风险并提高泛化能力。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=0, shuffle=False) clf = RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0) clf.fit(X, y) print(clf.predict([[0, 0, 0, 0]])) ```
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