Использование линейной регрессии для расчета положения центра тяжести системы координат - PullRequest
0 голосов
/ 18 декабря 2018

Я все еще новичок в коде, и я надеюсь, что это быстрое решение.До сих пор я был в состоянии использовать линейную регрессию, чтобы найти координаты x центроида и y центроида 5-сторонних фигур отдельно.Как выяснилось, центроиды x и y меняются друг от друга, поэтому мне нужно использовать некоторую форму линейной регрессии, чтобы использовать x и y в одном и том же алгоритме регрессии.

У меня есть 2 фигуры (больше фигур будетиспользуется, когда алгоритм работает), которые имеют координаты х и у.Они даны в «а» ниже.Значения от 'b' являются позициями центроидов этих фигур.

#a = [[[ax1,ay1],[ax2,ay2],[ax3,ay3],[ax4,ay4],[ax5,ay5]],[[bx1,by1],[bx2,by2],[bx3,by3],[bx4,by4],[bx5,by5]]]
a = [[[6,4],[0,5],[0,4],[4,-5],[7,-3]],[[7,5],[1,6],[1,5],[5,-4],[8,-2]]]

#b = [[a_cx,a_cy],[b_cx,b_cy]]
b = [[3.88,0.59],[4.88,1.59]]

LR = LinearRegression()
LR.fit(a,b)
new_shape = [[[9,12],[2,8],[1,4],[16,2],[14,8]]]
centroid = LR.predict(new_shape)
print("results = ",centroid)

Я получаю ошибку:

'ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.'

Я не уверен, как пройти эту ошибку и был бы признателен за любую помощьили советы!

...