算法设计与分析课本上配套的c++版中位数问题~~有注释~希望对大家有帮助

CA贫困和中位数收入 加利福尼亚州2019年贫困百分比估计和家庭收入中位数的数据可视化。

滤波算法集合（中位数、中位数平均、平均、加权平均、一阶加权、正太分布）

高中位数 您是否知道没有数学方法将的概念扩展到更高维度的独特方法？ 高维中位数存在各种定义，并且此Python软件包提供了这些定义的许多快速实现。 中值因其高的击穿点（高达50％的污染）而非常有用，并且在机器学习，计算机视觉和高维统计中有许多不错的应用。 该软件包当前具有和实现，并支持使用NaN丢失数据。 安装 软件包的最新版本始终在可用，因此可以通过键入以下命令轻松安装： pip3 install hdmedians 类固醇 给定一个有限集 的 维观测向量 ，类 这些观察结果由 medoid的当前实现是在矢量化Python中实现的，可以处理支持的任何数据类型。 如果您希望算法处理编码为nan的缺失值，则可以使用nanmedoid函数。 例子 创建一个6 x 10的随机整数观测值数组。 >>> import numpy as np >>> X = np.random.randin

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对于 n 个具有正权重 w_1,...,w_n 的数字 x_1,...,x_n， （所有权重之和等于 1）加权中位数定义为元素 x_k，使得： —— ) w_i <= 1/2 —— x_i < x xss=removed> x_k 输入：D ...观测值矩阵W ... 权重矩阵，W = ( w_ij ) 输出：wMed ...加权中位数

MEDOUTLIERFILT - 使用每列的中位数 [stats_data,filtered_data] = medoutlierfi​​lt(x,outlier_cut,plot_state) 通过指定截断值从数据集 X 中删除可能的异常值。 OUTLIER_CUT 是一个截断值，是上面四分位数范围的倍数Q3 及 Q1 以下，默认值与 BOXPLOT 函数相同。 Plot_state = 1 表示开启，0 表示关闭，DEFAULT = ON 例子： 加载计数.dat; [统计，过滤数据] = medoutlierfi​​lt(count,1,1) 灵感来自 Chris D. Larson 的 quartile.m 另见：箱线图、四分位数科林·克拉克2006 克兰菲尔德大学 箱线图所需的统计工具箱，如果未指定箱线图关闭 一如既往，欢迎提出意见和建议！

中位数 分布。 随机变量的为 其中lambda > 0是rate参数。 安装 $ npm install distributions-exponential-median 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var median = require ( 'distributions-exponential-median' ) ; 中位数（lambda [，opts]） 计算带有参数lambda的分布的。 lambda可以是number ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , data , mat , out , i ; out = median ( 0.5 ) ; // returns ~1.386 lambda = [ 0.5 , 1 , 2 , 4 ] ;

2：如何从频率分布直方图中估计中位数？ 前四个小矩形的面积和=0.49 2.02 后四个小矩形的面积和=0.26 分析：1.在样本数据中，有50%的个体小于或等于中位数，也有50%的个体大于或等于中位数，结论：在中间找 2.是在0和4.5这条线段的中间吗？（回忆：矩形面越大，包含个体越…） 总结：在频率分布直方图中，把频率分布直方图划分左右两个面积相等的分界线与x轴交点的横坐标称为中位数。 注:图中的数据是小矩形的面积即频率 上图中，设中位数为x，则 0 . 02 0 . 04 0 . 06 0 . 14 0 . 25 0 . 22 0 . 15 0 . 08 0 . 04 月均用水量 / t 频率 / 组距 o 4 . 5 4 3 . 5 3 2 . 5 2 1 . 5 1 0 . 5 0 . 50 0 . 40 0 . 30 0 . 20 0 . 10

设X[0:n-1]和Y[0:n-1]为两个数组，每个数组中含有n个已排好序的数。试设计一个O(logn)时间的算法，找出X和Y的2n个数的中位数