怎么利用一堆散点找出凸包边界

寻找一堆散点的凸包边界可以使用凸包算法来解决。凸包算法的目标是找到包含所有点的最小凸多边形。

有几种不同的凸包算法可供选择，其中最常见的是 Graham 扫描算法。该算法的基本思路是首先找到点集中的最低点，然后将所有点按照极角排序，随后扫描所有点，将每个点与前两个点形成的向量与前一向量比较，如果它们不构成右转，则将前一个向量弹出。

一旦找到凸包的顶部，算法就会开始返回凸包的下部。这个过程与前面的过程类似，只是方向相反。

最终，算法将返回一组凸包顶点，这些顶点按逆时针顺序排列以形成凸包的边界。

相关问题

matlab求出三维散点图的边界

对于求解三维散点图的边界问题，可以使用 MATLAB 中的 Boundary Polygons 函数来实现。该函数可以根据输入的数据点集生成最小外包多边形，从而得到散点图的边界。你可以尝试使用以下代码来实现这个问题：

% 生成随机三维数据点
x = randn(100,1);
y = randn(100,1);
z = randn(100,1);

% 显示散点图
scatter3(x,y,z)

% 求解边界
K = convhulln([x,y,z]);
hold on
trisurf(K,x,y,z,'Facecolor','cyan','FaceAlpha',0.1,'EdgeColor','none');
hold off

这段代码会生成一个随机散点图，并使用 convhulln 函数计算出点集的最小外包多边形，并在图像中显示。

matlab散点图画置信边界

在matlab中，可以使用plot函数绘制散点图，并利用它来画置信边界。

首先，我们需要明确散点图的数据点和置信边界的定义。数据点是我们要研究的样本数据集，它由一组横坐标和纵坐标组成。置信边界是对样本数据的统计分析结果，用于表示潜在的真实数据分布范围。

在绘制散点图之前，我们可以使用一些matlab中的统计函数来对数据进行分析，例如计算均值、方差等。然后，我们可以利用这些统计结果来计算置信边界。

一种常用的方法是使用高斯分布的性质来计算置信边界。假设样本数据服从正态分布，可以根据样本数据的均值和方差计算出置信区间。置信区间表示数据点在一定置信水平下的范围。

具体地，我们可以使用norminv函数计算出给定置信水平下的分位数，以此来确定置信边界的上下限。然后，我们可以在散点图上使用plot函数绘制出置信边界线。

例如，假设已有一组样本数据x和对应的概率密度值y，我们可以通过以下代码来绘制散点图和置信边界：

% 计算置信边界
alpha = 0.95; % 置信水平为95%
mu = mean(x); % 计算均值
sigma = std(x); % 计算标准差
ci = norminv([(1-alpha)/2, 1-(1-alpha)/2], mu, sigma); % 计算置信区间

% 绘制散点图和置信边界
figure
scatter(x, y, 'filled') % 绘制散点图
hold on
plot([min(x), max(x)], [ci(1), ci(1)], 'r--') % 绘制置信边界上界
plot([min(x), max(x)], [ci(2), ci(2)], 'r--') % 绘制置信边界下界
hold off

% 添加标签和标题
xlabel('横坐标')
ylabel('纵坐标')
title('散点图与置信边界')

以上代码中，我们使用scatter函数绘制散点图，'filled'参数表示填充数据点。然后使用hold on和hold off来保持散点图的同时绘制置信边界。在plot函数中，我们使用红色虚线来表示置信边界。

最后，我们可以通过添加标签和标题来完善图形的展示。可以根据实际需要调整参数，例如置信水平、颜色、线型等，以满足具体的要求。

综上所述，matlab提供了灵活且方便的绘图函数，可以用于绘制散点图并画出置信边界。