修改代码 j=0 i=0 sc1=[] x1=[] while i<=10: clustering = DBSCAN(eps=0.01+j, min_samples=5).fit(X) labels = clustering.labels_ score = silhouette_score(X, labels) sc1.append(score) x1.append((j+0.01)) j=j+0.001 i=i+1 plt.plot(x1,sc1,marker='o') plt.xlabel('eps') plt.ylabel('score') plt.xticks(x1) plt.show() j=0 i=0 sc2=[] x2=[] while i<=10: clustering = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=5+j).fit(X) labels = clustering.labels_ score = silhouette_score(X, labels) sc2.append(score) x2.append(int(j+5)) j=j+2 i=i+1 plt.plot(x2,sc2,marker='o') plt.xlabel('min_samples') plt.ylabel('score') plt.xticks(x2) plt.show() #Calinski-Harabaz 指数 j=0 i=0 sc3=[] x3=[] while i<=10: clustering = DBSCAN(eps=0.01+j, min_samples=5).fit(X) labels = clustering.labels_ score = calinski_harabasz_score(X, labels) sc3.append(score) x3.append(j+0.01) j=j+0.001 i=i+1 plt.plot(x3,sc3,marker='o') plt.xlabel('eps') plt.ylabel('score') plt.xticks(x3) plt.show() j=0 i=0 sc4=[] x4=[] while i<=10: clustering = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=5+j).fit(X) labels = clustering.labels_ score = calinski_harabasz_score(X, labels) sc4.append(score) x4.append(int(j+5)) j=j+2 i=i+1 plt.plot(x4,sc4,marker='o') plt.xlabel('min_samples') plt.ylabel('score') plt.xticks(x4) plt.show()

这段代码使用了DBSCAN聚类算法，通过对eps和min_samples参数的调整，计算出对应的轮廓系数（silhouette_score）和Calinski-Harabasz指数（calinski_harabasz_score）。

其中，第一个while循环是对eps的调整，第二个while循环是对min_samples的调整，第三个和第四个while循环则是对应的指数的计算。每个while循环内部都有一个clustering对象，表示一个DBSCAN聚类模型，通过fit()方法对数据进行聚类，然后计算对应的指标得分，并将得分和参数的值存入对应的列表中。最后使用plt库对结果进行可视化展示。

需要注意的是，该代码在调整eps和min_samples时，只是进行了一定范围的遍历，可能并不一定能够找到最优的参数值。因此，在实际使用中，需要根据具体情况进行参数的调整和优化。

相关问题

void Tracker::pruning(Detection &selected_detections, std::vector<int> &final_select, std::vector<track_ptr> &tacks_in) { // TODO const uint &TrackSize = tacks_in.size(); const uint &detSize = selected_detections.size(); final_select.resize(detSize); cv::Mat assigmentsBin = cv::Mat::zeros(cv::Size(detSize, TrackSize), CV_32SC1); cv::Mat costMat = cv::Mat(cv::Size(detSize, TrackSize), CV_32FC1); // cosmatrix (cols rows) std::vector<int> assignments; std::vector<float> costs(detSize * TrackSize); for (uint i = 0; i < TrackSize; ++i) { for (uint j = 0; j < detSize; ++j) { costs.at(i + j * TrackSize) = euclideanDist(selected_detections[j].position, tracks_[i]->GetState()); costMat.at<float>(i, j) = costs.at(i + j * TrackSize); } } // std::cout<<"######## pruning costMat ############### \n"<<costMat<<" \n"<<std::endl; AssignmentProblemSolver APS; // 匈牙利算法 APS.Solve(costs, TrackSize, detSize, assignments, AssignmentProblemSolver::optimal); const uint &assSize = assignments.size(); // 这个的大小应该是检测结果的大小，里边对应的是目标的编号 for (uint i = 0; i < assSize; ++i) { if (assignments[i] != -1 && costMat.at<float>(i, assignments[i]) < 0.8) { assigmentsBin.at<int>(i, assignments[i]) = 1; } } const uint &rows = assigmentsBin.rows; const uint &cols = assigmentsBin.cols; std::vector<bool> choosen(detSize, false); std::vector<bool> trackchoosen(TrackSize, false); for (uint i = 0; i < rows; ++i) { for (uint j = 0; j < cols; ++j) { if (assigmentsBin.at<int>(i, j)) { final_select[j] = tacks_in[i]->GetId(); trackchoosen[i] = true; tracks_[i]->UpdateBox(selected_detections[j]); tracks_[i]->UpdateMeasure(selected_detections[j].position(0), selected_detections[j].position(1)); choosen[j] = true; } } } for (int i = 0; i < choosen.size(); ++i) { if (!choosen[i]) { not_associated_.push_back(selected_detections[i]); } } for (int i = 0; i < trackchoosen.size(); ++i) { if (!trackchoosen[i]) { tracks_[i]->MarkMissed(); } } // std::cout<<"######## pruning not asso ###############"<<not_associated_.size()<<std::endl; }

这段代码实现了目标跟踪的一个重要步骤：匹配检测结果和已有跟踪目标。具体来说，它通过计算每个检测结果和每个跟踪目标之间的欧式距离，构建了一个代价矩阵，然后使用匈牙利算法求解最小代价匹配。匹配成功的检测结果与跟踪目标之间建立一一对应关系，并更新跟踪目标的状态和位置；未匹配成功的检测结果被标记为未关联的目标，未匹配成功的跟踪目标被标记为漏检目标。最终，函数返回匹配成功的目标编号列表和未匹配成功的检测结果列表。需要注意的是，这段代码中使用了OpenCV中的Mat类来处理代价矩阵，其中使用了CV_32SC1和CV_32FC1两种数据类型。

package sy5; import java.util.*; public class Main { public static void main(String args[]) { String st; Scanner sc=new Scanner(System.in); st=sc.nextLine(); int i; String x[]=st.split("；"); for(i=0;i<st.length();i++) { System.out.print(x[i]+"\n"); } Scanner sc1=new Scanner(st); sc1.useDelimiter("[0123456789]+"); int sum=0; while(sc1.hasNext()) { try { int y=sc1.nextInt(); sum=sum+y; } catch(InputMismatchException exp) { String t=sc1.next(); } } System.out.println(sum); } }修改以下代码

这段代码存在一些问题，我给您修改并注释如下：

package sy5;
import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String args[]) {
        String st;
        Scanner sc=new Scanner(System.in);
        st=sc.nextLine();
        String x[]=st.split("；"); // 分号应该用中文输入法输入
        for(int i=0;i<x.length;i++) { // 循环次数应该是数组长度
            System.out.print(x[i]+"\n");
        }
        Scanner sc1=new Scanner(st);
        sc1.useDelimiter("[0123456789]+");
        int sum=0;
        while(sc1.hasNext()) {
            try {
                int y=sc1.nextInt();
                sum=sum+y;
            }
            catch(InputMismatchException exp) {
                String t=sc1.next();
            }
        }
        System.out.println(sum);
    }
}

修改的主要问题有：

1. 循环次数应该是数组长度而不是字符串长度；
2. 分号应该用中文输入法输入；
3. 变量的定义在使用之前；
4. 没有捕获异常时应该去掉 catch 块中的语句。