演算法 入門篇（歐式距離）

：

計算公式

總思路：根據使用者的歷史登入的輸入特徵，建立 圓形 的資料模型，取落入此圓內的資料，作為正常值，落到圓外部的資料將被判定為風險資料。

public

boolean
doeval
(double[
] inputfeatures, list
]> historyinputfeatures)
//已經足夠2次
/**         * 第一步，計算圓心
*///計算出圓心，所有點的同一軸下的座標長度相加/點的數量
double[
] centerofcircle = historyinputfeatures.
stream()
.reduce
((x, y)
->
centerofcircles[i]
+= x[i]
+ y[i];}
return centerofcircles;})
.get()
;//計算最終的圓心結果
for(
int i =
0; i < centerofcircle.length; i++
)        system.out.
println
("計算的圓心位置是\t"
+ arrays.
stream
(centerofcircle)
.map
(x->x+"")
.reduce
((v1,v2)
->v1+
","+v2)
.get()
);/**         * 第二步，進行半徑的計算，求出所有2點之間的半徑，排序後取2/3的位置作為半徑閾值
*///建立乙個接收所有距離的陣列,長度是 （設歷史點個數為n）(n*n-1)/2
//確定陣列長度
int size =
((historyinputfeatures.
size()
)*(historyinputfeatures.
size()
-1))
/2;        list
alldistance =
newarraylist
();for
(int i =
0; i < historyinputfeatures.
size()
; i++)}
//排序，求出2/3位置的長度，作為半徑
alldistance.
sort
((a,b)
->
else})
;//得出半徑
double radius = alldistance.
get(
(alldistance.
size()
*2)/
3);        system.out.
println
("計算的半徑是\t"
+radius)
;/**
* 第三步，判斷當前特徵的模型點到圓心的距離是否小於半徑，是就無風險，否則有風險
*///獲取當前的點的距離圓心的長度
double result =
getdistance
(inputfeatures,centerofcircle)
;        system.out.
println
("當前的點距離圓心的長度為"
+result)
;return result > radius;
}//提供乙個計算2點之間距離的方法 ∑(xi-yi)^2
private double getdistance
(double[
] point1,double[
] point2)
//最後返回計算結果
return math.
sqrt
(sum)
;}

public

static
void
main
(string[
] args));
latestinputfeatures.
add(
newdouble
);latestinputfeatures.
add(
newdouble
);latestinputfeatures.
add(
newdouble
);latestinputfeatures.
add(
newdouble
);inputfeatureevaluate.
doeval
(new
double
,latestinputfeatures)
;}

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