Задание EGEINF90EECD: Эффективная обработка данных и кластеры

ФИПИ · ЕГЭ · все форматы ответа · 2475 заданий

Ошибка или пожелание

Тип задачи: Эффективная обработка данных и кластеры.

Учебные темы: Анализ данных. Основные задачи анализа данных: прогнозирование, классификация, кластеризация, анализ отклонений. Последовательность решения задач анализа данных: сбор первичных данных, очистка и оценка качества данных, выбор и/или построение модели, преобразование данных, визуализация данных, интерпретация результатов. Программные средства и интернет-сервисы для обработки и представления данных. Большие данные. Машинное обучение; Массивы и последовательности чисел. Вычисление обобщённых характеристик элементов массива или числовой последовательности (суммы, произведения, среднего арифметического, минимального и максимального элементов, количества элементов, удовлетворяющих заданному условию). Линейный поиск заданного значения в массиве. Алгоритмы работы с элементами массива с однократным просмотром массива. Сортировка одномерного массива. Простые методы сортировки (метод пузырька, метод выбора, сортировка вставками). Сортировка слиянием. Быстрая сортировка массива (алгоритм QuickSort). Двоичный поиск в отсортированном массиве.

Впишите правильный ответ.

Рисунок из условия ФИПИ

 

Задание выполняется с использованием прилагаемых файлов.

 

 

Фрагмент звёздного неба спроецирован на плоскость с декартовой системой координат. Учёный решил провести кластеризацию полученных точек, являющихся изображениями звёзд, то есть разбить их множество на N непересекающихся непустых подмножеств (кластеров), таких, что точки каждого подмножества лежат внутри прямоугольника со сторонами длиной H и W, причём эти прямоугольники между собой не пересекаются. Стороны прямоугольников не обязательно параллельны координатным осям. Гарантируется, что такое разбиение существует и единственно
для заданных размеров прямоугольников.

Будем называть центром кластера точку (звезду) этого кластера, сумма расстояний от которой до всех остальных его точек минимальна. Для каждого кластера гарантируется единственность его центра. Расстояние между двумя точками на плоскости A(x1, y1)
и B(x2, y2) вычисляется по формуле:

d(A, B)= ( x 2 − x 1 ) 2 + ( y 2 − y 1 ) 2 .

Каждая звезда помимо координат на плоской карте характеризуется своим спектральным классом и классом светимости. Спектральный класс определяет цвет (который связан с температурой звезды) следующим образом.

 

Обозначение спектрального класса (латинская буква)

O

B

A

F

G

K

M

Цвет звезды

Голубой

Бело-голубой

Белый

Жёлто-белый

Жёлтый

Оранжевый

Красный

 

Каждый из спектральных классов, в свою очередь, делится
на подклассы от 0 до 9 в порядке уменьшения температуры. Обозначение подкласса ставится после обозначения спектрального класса (например, B2).

Класс светимости звезды обозначим римскими цифрами от I до VII.

 

Обозначение класса

светимости

I

II

III

IV

V

VI

VII

Светимость

Сверхгигант

Яркий гигант

Гигант

Суб-
гигант

Карлик

Субкарлик

Белый карлик

 

В файле A хранится информация о точках двух кластеров,
где H = 6,0 и W = 5,5 для каждого кластера. В каждой строке сначала записана информация о расположении на карте одной звезды: координата x и координата y. Далее в той же строке для звёзд классов светимости I – VI указываются спектральный класс, подкласс и класс светимости. Обозначения классов ничем не разделяются. Для звёзд класса светимости VII (Белый карлик) обозначения спектрального класса и подкласса в файле не указываются. Известно, что количество точек не превышает 2000.

 

В файле Б хранятся координаты точек трёх кластеров, где H = 6,0
и W = 5,5 для каждого кластера. Известно, что количество точек
не превышает 10 000. Структура хранения информации в файле Б аналогична структуре в файле А.

 

Для файла А определите координаты центра каждого кластера, затем найдите два числа: Ax и Ay –  абсциссу и ординату бело-голубого яркого гиганта, ближайшего к центру кластера, который содержит наибольшее количество точек.

Для файла Б определите координаты центра каждого кластера,
затем найдите два числа: B1 –  расстояние между центрами кластеров с наименьшим и наибольшим количеством жёлтых карликов
и B2 –  наибольшее расстояние между оранжевыми карликами одного кластера.

 

В ответе запишите четыре числа: в первой строке –  сначала целую часть абсолютной величины произведения Ax × 10 000, затем целую часть абсолютной величины произведения Ay × 10 000; во второй строке –  сначала целую часть произведения B1 × 10 000, затем целую часть произведения B2 × 10 000.

 

Пример организации данных в одном из исходных файлов для случая четырёх звёзд

5,01788      8,32466      G2V

4,289251    6,955186    VII

4,619358    5,524697    B7V

6,91934      20,425391  G2V

 

Внимание! Пример приведён в иллюстративных целях для произвольных значений, не имеющих отношения к заданию.
Для выполнения задания используйте данные из прилагаемых файлов.

 

Скачать файл задания (ZIP, ФИПИ)


i
СВОЙСТВА ЗАДАНИЯ
КЭС:
4.1 Анализ данных. Основные задачи анализа данных: прогнозирование, классификация, кластеризация, анализ отклонений. Последовательность решения задач анализа данных: сбор первичных данных, очистка и оценка качества данных, выбор и/или построение модели, преобразование данных, визуализация данных, интерпретация результатов. Программные средства и интернет-сервисы для обработки и представления данных. Большие данные. Машинное обучение
Тип ответа:Краткий ответ
Номер: 90EECD
НЕ РЕШЕНО Ответить

Помочь улучшить сайт

Напишите пожелание к сайту или решению либо сообщите о найденной неточности в задании EGEINF90EECD.

Сообщение увидит только команда сайта: на странице оно не публикуется.

Комментарии к решению

Обсуждение станет доступно после публикации решения к этой задаче.