密度的特别算法（密度的特殊测量思维导图）

液体的密度怎么算

1、液体的密度是通过测量特定体积内的质量来确定的。密度的计算公式是ρ=M/V，其中ρ代表密度，M表示质量，V为体积。如果已知密度和体积，可以通过公式M=ρV计算质量；若知道质量与密度，使用V=M/ρ可以计算体积。

2、液体密度的计算公式可以表述为 ρ = P / （gh），其中 ρ 表示密度，g 是地球表面的重力加速度，h 则代表液体的高度。密度这个物理量，实质上是衡量单位体积内物质的质量密集程度，通过将质量除以体积来计算。在国际和中国的法定计量体系中，密度的单位标准是千克每立方米（kg/m）。

3、公式：ρ=mρ水/（m2－m1）。方法1：用天平称出物体的质量m；将烧杯中装满水，用天平称出总质量m1，把物体浸没水中后取出，称出出剩余水和烧杯的总质量m2，则溢出水的质量为两者之差m1－m2，求出溢出水的体积即为物体的体积；求出物体的密度。

4、因此，固体密度计算公式为ρ固=ρ水*m固/m水。类似地，如果已知固体密度，将其浸入另一种未知密度的液体中，同样能计算出液体密度。公式为ρ液=ρ固*m液/m固。对于溶于水或吸水的物体，使用不同不溶解的已知密度液体进行测量即可。选择合适液体，使测量过程更为精确。

密度聚类DBSCAN、HDBSCAN(转)

1、HDBSCAN则在DBSCAN基础上进行了改进，引入空间变换、最小生成树和层次聚类结构，以增强对散点的鲁棒性，并通过稳定度定义来确定簇的提取方式。以下是算法的核心步骤： DBSCAN流程：首先，算法通过计算点之间的密度关系，将数据划分为稠密区域和稀疏区域，形成不同类型的点。

2、代表算法：Kmeans特点：强调类内相似性与类间差异性，通过迭代优化目标函数来找到最优的聚类结果。基于密度的聚类：代表算法：DBSCAN特点：通过密度衡量来识别核心点和边界点，能够发现任意形状的聚类，对异常点不敏感。

3、图解HDBSCAN工作原理HDBSCAN是一种聚类算法，由Campello、Moulavi和Sander开发，通过将DBSCAN转换为层次聚类算法，并用稳定的聚类技术提取扁平聚类，以扩展DBSCAN。这篇文章将带你深入了解HDBSCAN的工作机制及其背后的动机。准备工作首先，加载必要的库，设置matplotlib以便直观观察HDBSCAN的工作过程。

4、定义了一种叫stability的分裂度量方式。总结：个人理解，HDBSCAN相比于DBSCAN的最大优势在于不用选择人工选择领域半径R和MinPts，大部分的时候都只用选择最小生成类簇的大小即可，算法可以自动地推荐最优的簇类结果。同时定义了一种新的距离衡量方式，可以更好地与反映点的密度。

阿基米德原理到底怎么计算密度啊

物体浸没在液体中所受浮力可通过实重m1与视重m2之差来求出，视重是指物体浸没在液体里所测得的重力。由此，我们可以通过阿基米德原理求出物体体积，公式为V=（m1-m2）/ρg。进一步地，物体的密度可通过以下公式计算得出：ρ物=m1ρ液/（m1-m2）。

物体浸没在液体中所受浮力可由实重 m1 和视重m2 之差求出，（“视重”指物体浸没在液体里所测得的重力）再由阿基米德原理求出物体体积，V=（m1-m2）/ρg，则物体的密度为：ρ物=m1ρ液/（m1-m2） 。阿基米德原理适用于全部或部分浸入静止流体的物体，要求物体下表面必须与流体接触。

阿基米德原理公式：Fb = ρ * g * V，其中，Fb表示浮力，ρ表示液体或气体的密度，g表示重力加速度，V表示物体在液体或气体中排斥的体积。解释：根据阿基米德原理，物体在液体或气体中所受到的浮力等于排斥的液体或气体的重量。这个公式表明了浮力与物体排斥的液体或气体的体积成正比。

浮力的大小仅与液体的密度ρ液和排开液体的体积V排有关，而与物体本身的密度ρ物（G物）、浸没深度h深无关，也不直接依赖于物体本身的体积V物。阿基米德原理不仅适用于液体，还适用于气体。根据浮力产生的原因——上下表面的压力差，我们可以推导出浮力的计算公式。

物体放入水中，根据阿基米德原理，物体所受的浮力F浮等于排开水的体积V排乘以水的密度ρ水乘以重力加速度g，即F浮 = ρ水gV排。 物体的质量m可以通过所受的重力G除以重力加速度g来计算，即m = G/g。 物体的密度ρ物可以通过物体的质量m除以体积V来计算，即ρ物 = m/V。

阿基米德原理定义：浸入静止流体（气体或液体）中的物体受到一个浮力，其大小等于该物体所排开的流体重量，方向垂直向上并通过所排开流体的形心。

圈圈圆圆圈圈,圈懵了多少人,异常检测算法LOF概念详解、可视化、实战案例...

1、LOF异常检测算法详解：概念：LOF是一种基于密度的经典异常检测算法，通过比较一个点自身的密度与其邻居的密度来量化异常程度，尤其适合处理密度差异场景下的离群检测。原理：核心在于计算每个点的局部可达密度，并据此判断异常程度。局部可达密度小的点被认为是异常点。

2、圈圈圆圆圈圈，揭示LOF异常检测的深度洞察 LOF（Local Outlier Factor），一个基于密度的经典异常检测算法，以其直观性和无数据分布假设的特性而备受关注。让我们一起深入理解LOF的原理、可视化和实战应用。在502个对象数据集中，C1（400个）和C2（100个）簇密度对比鲜明。