python 中的加權集中趨勢

Question

我有一個列表，如下所示：

    [1,1,1,1,1,1,1,1,1,10]

我想計算列表平均值，但是，算術平均值不是答案。 我希望我的結果偏向10 ，因為它被認為具有更大的權重。 幾何平均值也不是一種選擇。 我想知道在 python 中是否可以使用預定義函數計算其他集中趨勢度量。 我正在為 neural.network 准備數據，我將使用各種權重來查看哪個表現更好。 這就是我尋找預定義函數的原因，這樣我就可以更改它們的參數來為我的神經網絡創建多個數據庫。

提前致謝

ps 優先找措施。 接下來在 python 中應用它。

Answer 1

從我的深度學習實踐來看，我不太同意應該期望更高的權重。

然而，對於您的特定問題，您可以直接解決。 高值變得更大，較低的值變得更低。 在計算冪值的平均值后，計算相應的根，以返回到舊比例。

並確保使用奇數作為冪，以便負數保留符號。

import numpy as np
x = np.array([1,1,1,1,1,1,1,1,1,10])
power = 15
powered_mean = np.mean(np.power(x, power))
central_tendency = np.power(powered_mean, 1/power) # root

8.576958985908947