видимость объектов в многомерном пространстве на основе конкретной перспективы

Question

Я работаю над алгоритмом интеллектуального анализа данных, который учитывает особенности в их n-мерном пространстве признаков и позволяет окружающим обучающим примерам блокировать «видимость» других обучающих примеров, эффективно выводя их из эффективного обучающего набора для этого конкретногоquery.

Я пытался найти эффективный способ определить, какие точки «видны» для запроса.Я думаю, что сфера компьютерной графики может дать некоторое представление, но есть много информации, которую можно просмотреть, и большая ее часть либо не может быть обобщена для нескольких измерений, либо эффективна только при небольшом количестве измерений.

Я надеялся, что смогу получить несколько указаний от тех из вас, кто более глубоко осведомлен в этой области.

Answer 1

Решение, которое я нашел, заключается в преобразовании евклидовых координат в «гиперсферические» координаты. Она похожа на сферическую систему координат, за исключением того, что вы добавляете дополнительный угол с диапазоном [0, pi) для каждого дополнительного измерения, превышающего три.

После этого я могу отсортировать список точек по их расстоянию от начала координат и провести итерацию, сравнивая каждую точку в списке с первым элементом, ища перекрывающиеся углы. после каждой итерации вы удаляете первый элемент в списке и все элементы, которые были обнаружены как заблокированные. затем начните сначала с нового первого элемента (ближайшего элемента).

Не знаю, найдет ли кто-нибудь это полезным, но я все равно должен был ответить.