Python检测新冠肺炎疫情的拐点

注：本文案例仅供技术学习，不代表研究性观点。本文对应代码、数据及文献资料已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes对代码不感兴趣的朋友可以直接跳至2.2 探索新冠肺炎疫情数据查看疫情拐点分析结果。1 简介拐点检测（Knee point detection），指的是在具有上升或下降趋势的曲线中，在某一点之后整体趋势明显发生变化，这样的点就称为拐点（如图1所示，在蓝色标记出的点之后曲线陡然上升）：图1本文就将针对Python中用于拐点检测的第三方包kneed进行介绍，并以新型冠状肺炎数据为例，找出各指标数学意义上的拐点。2 基于kneed的拐点检测2.1 kneed基础许多算法都需要利用肘部法则来确定某些关键参数，如K-means中聚类个数k、DBSCAN中的搜索半径eps等 ………………………………