Дискретные признаки это: Дискретный признак — это… Что такое Дискретный признак?

Дискретный признак — это… Что такое Дискретный признак?

Дискретный признак

Дискретный признак * дыскрэтная прыкмета * discrete character — признак, выражаемый ограниченным числом значений (целыми числами), напр., число поколений, количество зубов, или четко определяемый признак: черный, белый, двуногий.

Генетика. Энциклопедический словарь. — Минск: Белорусская наука. Картель Н. А., Макеева Е. Н., Мезенко А. М.. 2011.

• Дискретные данные
• Дискретные поколения

Смотреть что такое «Дискретный признак» в других словарях:

• Медицина — I Медицина Медицина система научных знаний и практической деятельности, целями которой являются укрепление и сохранение здоровья, продление жизни людей, предупреждение и лечение болезней человека.

  Для выполнения этих задач М. изучает строение и… …   Медицинская энциклопедия

• КВАНТОВАЯ МЕХАНИКА — (волновая механика), теория, устанавливающая способ описания и законы движения микрочастиц (элем. ч ц, атомов, молекул, ат. ядер) и их систем (напр., кристаллов), а также связь величин, характеризующих ч цы и системы, с физ. величинами,… …   Физическая энциклопедия

• МАТЕРИЯ — одно из наиболее многозначных филос. понятий, которому придается один (или некоторые) из следующих смыслов: 1) то, определяющими характеристиками чего являются протяженность, место в пространстве, масса, вес, движение, инерция, сопротивление,… …   Философская энциклопедия

• Фен (биол.) — Фен (от греч. phаino √ являю, обнаруживаю) (биологический), элементарный, дискретный, генетически обусловленный признак, выделяемый в фенотипе данной особи. Термин предложен в 1909 дат. генетиком В. Иогансеном. С 60 х гг. началось использование… …   Большая советская энциклопедия

• Фён — I (от греч. phаino – являю, обнаруживаю)         (биологический), элементарный, дискретный, генетически обусловленный признак, выделяемый в Фенотипе данной особи. Термин предложен в 1909 дат. генетиком В. Иогансеном. С 60 х гг. началось… …   Большая советская энциклопедия

• ЛЮМИНЕСЦЕНЦИЯ — (от лат. lumen, род. п. luminis свет и escent суффикс, означающий слабое действие), излучение, представляющее собой избыток над тепловым излучением тела и продолжающееся в течение времени, значительно превышающего период световых колебаний.… …   Физическая энциклопедия

• СТА 25.03.014-2005: Комплексная безопасность зданий и сооружений. Общие положения — Терминология СТА 25.03.014 2005: Комплексная безопасность зданий и сооружений. Общие положения: анализ риска систематическое использование имеющейся информации для выявления опасностей и оценивания риска; Определения термина из разных документов …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

• Языкознание — (языковедение, лингвистика)  наука о естественном человеческом языке вообще и о всех языках мира как индивидуальных его представителях. Место языкознания среди других наук. Языкознание и социальные науки. Поскольку язык является важнейшим… …   Лингвистический энциклопедический словарь

• ФЕН — (от греч. phaino являю обнаруживаю), в биологии дискретный, генетически обусловленный признак организма. Ср. Ген …   Большой Энциклопедический словарь

• Люминесценция — (от латинского lumen свет и escent суффикс, означающий слабое действие)         излучение, представляющее собой избыток над тепловым излучением (См. Тепловое излучение) тела и продолжающееся в течение времени, значительно превышающего период… …   Большая советская энциклопедия

Дискретные и непрерывные данные—ArcMap | Документация

Доступно с лицензией 3D Analyst.

Значения, присваиваемые ячейкам поверхности, могут быть представлены как дискретными, так и непрерывными данными. Пространственные объекты и поверхности в ArcGIS могут быть представлены дискретными и непрерывными данными.

Дискретные данные, также известные как категорийные или прерывистые, в основном используются для представления объектов как в векторных, так и в растровых системах хранения данных. Дискретные объекты имеют четко определяемые границы. Нетрудно точно определить, где начинается и где заканчивается такой объект. Озеро – это дискретный объект, окруженный ландшафтом. Место, где кончается вода и начинается суша, можно четко определить. К другим дискретным объектам относятся здания, дороги и земельные участки. Дискретные объекты обычно обозначаются существительным.

Непрерывные данные, или непрерывная поверхность, отображают явление, в котором каждая точка поверхности является мерой плотности, мерой отношения к некой фиксированной точке пространства или отношением к точке происхождения. Непрерывные данные также называются полями, не дискретными (непрерывными) данными или данными поверхности.

Один из типов непрерывной поверхности вычисляется на основе характеристик, определяющих поверхность, в которой каждая точка пространства вычисляется относительно фиксированной регистрационной точки. Сюда относится высота (фиксированная точка – уровень моря) и экспозиция (фиксированная точка – одно из направлений: север, восток, юг, запад).

Дискретные и непрерывные пространственные объекты

Большинство приложений ArcGIS используют дискретную географическую информацию, например, собственность земельных участков, классификацию почв, зонирование и землепользование. Эти типы данных отображаются с помощью номинальных, порядковых, интервальных и относительных значений. Поверхности представлены непрерывными данными, такими как высоты, количество осадков, концентрация загрязнений и т.д. Эти данные могут быть представлены в виде непрерывной поверхности, которая, в основном, не имеет резких переходов.

Дискретные объекты

Дискретные объекты не являются непрерывными и имеют четкие границы. Например, дорога имеет известную ширину и длину и представлена на карте в виде линии. Карта собственности на землю отражает границы между различными участками. Существуют четкие отличия в характеристиках (имя владельца, номер участка и тип собственности) между каждым пространственным объектом карты.

Примеры дискретных пространственных объектов показаны на карте землевладений.

Дискретные пространственные объекты карты также могут быть представлены в виде тематических данных. Эти данные или объекты легко отображаются на карте в виде точек, линий или полигонов. К настоящему моменту вы уже должны знать, как структура данных ArcGIS используется для отображения топологических отношений двумерных пространственных объектов. Объекты карты могут иметь атрибуты, использующиеся для их описания, присвоения символов и создания надписей. Кроме того, имеется возможность проведения дополнительного анализа для определения или выявления новых взаимосвязей между этими пространственными объектами.

Непрерывные пространственные объекты

Непрерывные пространственные объекты не имеют четких границ в пространстве. В основном переход между возможными значениями на непрерывной поверхности происходит без резкого изменения значений. Атрибут поверхности хранится как z-значение, единственная переменная, связанная с парой координат x,y. Например, значения высот являются непрерывными по всей поверхности. Любое представление поверхности является только образцом (поднабором) значений всей поверхности.

Постепенное изменение непрерывных данных

Второй тип непрерывной поверхности демонстрирует явление, постепенно меняющееся по мере удаления от точки-источника. В качестве примеров таких покрытий можно привести данные по движению жидкостей или воздуха. Эти поверхности характеризуются способом перемещения явления.

Один тип движения – это сквозная диффузия или любое другое перемещение, при котором явление движется от областей с высокой концентрацией к областям с низкой концентрацией до тех пор, пока не произойдет выравнивание. К характеристикам поверхности с таким вариантом перемещения относятся, например, концентрация соли, распределяющаяся по воде или земле, распространение нефтяного пятна или распределение огня от центра лесного пожара. Поверхности такого типа должны иметь источник. Концентрация у источника всегда выше, затем она снижается как функция расстояния и параметров среды распространения.

В приведенном выше примере поверхности с источником концентрация явления в любой точке является функцией проникающей способности.

Еще один тип движения определяется собственной характеристикой движущегося объекта или режимом движения. Например, распространение звуковой волны от точки взрыва бомбы является собственной характеристикой звука и параметров среды, в которой он распространяется. Способ перемещения также может ограничивать и прямо влиять на поверхность концентрации объектов, как в случае с распространением семян какого-либо растения. Все способы распространения – посредством пчел, человека, ветра или воды, влияют на поверхность концентрации распространения семян растения.

К другим примерам движения относятся: распределение популяций животных, расположение потенциальных покупателей магазина (автомобиль – средство передвижения, время в пути – лимитирующий фактор), распространение заболевания.

Дискретные или непрерывные?

При моделировании большого количества пространственных объектов, можно заметить, что границы между непрерывными и дискретными объектами часто размыты. При отображении пространственных объектов, создается континуум, предельные значения которого могут быть дискретными или непрерывными объектами. Большинство пространственных объектов укладываются в промежуток между предельными значениями.

Примерами объектов, которые создают континуум, могут быть типы почв, границы лесов, заболоченных участков, а также географические рынки, формирующиеся посредством телевизионной рекламы. При определении места объекта в непрерывно-дискретном континууме, ключевым фактором будет простота нахождения его границ. Не имеет значения, где именно находится объект в континууме, растр может отобразить его с большей или меньшей точностью.

Принимая решение на основе полученного результата, важно понимать особенности моделирования различных типов данных, как непрерывных, так и дискретных. Точное место постройки здания не должно основываться только на типе почвы. Площадь лесного участка не может являться основным фактором, определяющим количество населяющих его оленей. Маркетинговая программа не должна основываться только на данных о географическом рынке, зависящим от распространения телевизионной рекламы. Достоверность и точность границ во входных данных, имеет первостепенное значение.

Связанные разделы

НОУ ИНТУИТ | Лекция | Сводка и группировка статистических данных

3.3. Ряды распределения: виды, правила построения, графическое изображение

Результаты группировки собранных статистических данных, как правило, представляются в виде рядов распределения. Ряд распределения — это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по изучаемому признаку.

Ряды распределения делятся на атрибутивные и вариационные, в зависимости от признака, положенного в основу группировки. Если признак качественный, то ряд распределения называется атрибутивным. Примером атрибутивного ряда является распределение предприятий и организаций по формам собственности (см.

табл. 3.1).

Если признак, по которому строится ряд распределения, количественный, то ряд называется вариационным.

Вариационный ряд распределения всегда состоит из двух частей: вариант и соответствующих им частот (или частостей). Вариантой называется значение, которое может принимать признак у единиц совокупности, частотой — количество единиц наблюдения, обладающих данным значением признака. Сумма частот всегда равна объему совокупности. Иногда вместо частот рассчитывают частости — это частоты, выраженные либо в долях единицы (тогда сумма всех частостей равна 1), либо в процентах к объему совокупности (сумма частостей будет равна 100%).

Вариационные ряды бывают дискретными и интервальными. У дискретных рядов (табл. 3.7) варианты выражены конкретными числами, чаще всего целыми.

Таблица 3. 8. Распределение работников по времени работы в страховой компании

Время работы в компании, полных лет (варианты)	Число работающих
	Человек (частоты)	в % к итогу (частости)
до года	15	11,6
1	17	13,2
2	19	14,7
3	26	20,2
4	10	7,8
5	18	13,9
6	24	18,6
Итого	129	100,0

intuit.ru/2010/edi»>В интервальных рядах (см. табл. 3.2) значения показателя задаются в виде интервалов. Интервалы имеют две границы: нижнюю и верхнюю. Интервалы могут быть открытыми и закрытыми. У открытых нет одной из границ, так, в табл. 3.2 у первого интервала нет нижней границы, а у последнего — верхней. При построении интервального ряда в зависимости от характера разброса значений признака используют как равные интервальные промежутки, так и неравные (в табл. 3.2 представлен вариационный ряд с равными интервалами).

Если признак принимает ограниченное число значений, обычно не больше 10, строят дискретные ряды распределения. Если вариант больше, то дискретный ряд теряет свою наглядность; в этом случае целесообразно использовать интервальную форму вариационного ряда. При непрерывной вариации признака, когда его значения в определенных пределах отличаются друг от друга на сколь угодно малую величину, также строят интервальный ряд распределения.

3.3.1. Построение дискретных вариационных рядов

Рассмотрим методику построения дискретных вариационных рядов на примере.

Пример 3.2. Имеются следующие данные о количественном составе 60 семей:

Таблица 3.9.

2 3 3 1 4 2 3 3 1 5 2 4 3 2 2 1 2 3 4 5

2 2 1 3 4 3 3 3 6 6 3 3 6 1 3 4 3 4 4 5

3 3 2 2 1 3 2 5 5 2 4 3 6 1 2 2 3 1 3 4

Для того чтобы получить представление о распределении семей по числу их членов, следует построить вариационный ряд. Поскольку признак принимает ограниченное число целых значений строим дискретный вариационный ряд. Для этого сначала рекомендуется выписать все значения признака (число членов в семье) в порядке возрастания (т. е. провести ранжирование статистических данных):

Таблица 3.10.

1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 6 6 6

Затем необходимо подсчитать число семей, имеющих одинаковый состав. Число членов семей (значение варьирующего признака) — это варианты (будем их обозначать через х), число семей, имеющих одинаковый состав, — это частоты (будем их обозначать через f ). Результаты группировки представим в виде следующего дискретного вариационного ряда распределения:

Таблица 3. 11.

Число членов семьи (х)	Число семей (y)
1	8
2	14
3	20
4	9
5	5
6	4
Итого	60

3.3.2. Построение интервальных вариационных рядов

Покажем методику построения интервальных вариационных рядов распределения на следующем примере.

Пример 3.3. В результате статистического наблюдения получены следующие данные о средней величине процентной ставки 50 коммерческих банков (%):

Таблица 3.12.

14,7	19,0	24,5	20,8	12,3	24,6	17,0	14,2	19,7	18,8
18,1	20,5	21,0	20,7	20,4	14,7	25,1	22,7	19,0	19,6
19,0	18,9	17,4	20,0	13,8	25,6	13,0	19,0	18,7	21,1
13,3	20,7	15,2	19,9	21,9	16,0	16,9	15,3	21,4	20,4
12,8	20,8	14,3	18,0	15,1	23,8	18,5	14,4	14,4	21,0

intuit.ru/2010/edi»>Как видим, просматривать такой массив данных крайне неудобно, кроме того, не видно закономерностей изменения показателя. Построим интервальный ряд распределения.

1. Определим число интервалов.

   Число интервалов на практике часто задается самим исследователем исходя из задач каждого конкретного наблюдения. Вместе с тем его можно вычислить и математически по формуле Стерджесса

   n = 1 + 3,322lgN,

   где n — число интервалов;

   N — объем совокупности (число единиц наблюдения).

   Для нашего примера получим: n = 1 + 3,322lgN = 1 + 3,322lg50 = 6,6 » 7.

2. Определим величину интервалов (i) по формуле

   где х_max — максимальное значение признака;

   х_min — минимальное значение признака.

   Для нашего примера

   Интервалы вариационного ряда наглядны, если их границы имеют «круглые» значения, поэтому округлим величину интервала 1,9 до 2, а минимальное значение признака 12,3 до 12,0.

3. Определим границы интервалов.

   Интервалы, как правило, записывают таким образом, чтобы верхняя граница одного интервала являлась одновременно нижней границей следующего интервала. Так, для нашего примера получим: 12,0-14,0; 14,0-16,0; 16,0-18,0; 18,0-20,0; 20,0-22,0; 22,0-24,0; 24,0-26,0.

   Подобная запись означает, что признак непрерывный. Если же варианты признака принимают строго определенные значения, например, только целые, но их количество слишком велико для построения дискретного ряда, то можно создать интервальный ряд, где нижняя граница интервала не будет совпадать с верхней границей следующего интервала (это будет означать, что признак дискретный). Например, в распределении работников предприятия по возрасту можно создать следующие интервальные группы лет: 18-25, 26-33, 34-41, 42-49, 50-57, 58-65, 66 и более.

   Кроме того, в нашем примере мы могли бы сделать первый и последний интервалы открытыми, т.д. записать: до 14,0; 24,0 и выше.

4. По исходным данным построим ранжированный ряд. Для этого запишем в порядке возрастания значения, которые принимает признак. Результаты представим в таблице:

   Таблица 3.13. Ранжированный ряд величин процентной ставки коммерческих банков

   Ставка банка % (варианты)
   12,3	17,0	19,9	23,8
   12,8	17,4	20,0	24,5
   13,0	18,0	20,0	24,6
   13,3	18,1	20,4	25,1
   13,8	18,5	20,4	25,6
   14,2	18,7	20,5
   14,3	18,8	20,7
   14,4	18,9	20,7
   14,7	19,0	20,8
   14,7	19,0	21,0
   15,1	19,0	21,0
   15,2	19,0	21,1
   15,3	19,0	21,4
   16,0	19,6	21,9
   16,9	19,7	22,7

5. intuit.ru/2010/edi»>Подсчитаем частоты.

   При подсчете частот может возникнуть ситуация, когда значение признака попадет на границу какого-либо интервала. В таком случае можно руководствоваться правилом: данная единица приписывается к тому интервалу, для которого ее значение является верхней границей. Так, значение 16,0 в нашем примере будет относиться ко второму интервалу.

Результаты группировки, полученные в нашем примере, оформим в таблице.

Таблица 3.14. Распределение коммерческих банков по величине кредитной ставки

Краткая ставка, %	Количество банков, ед. (частоты)	Накопленные частоты
12,0-14,0	5	5
14,0-16,0	9	14
16,0-18,0	4	18
18,0-20,0	15	33
20,0-22,0	11	44
22,0-24,0	2	46
24,0-26,0	4	50
Итого	50	—

intuit.ru/2010/edi»>В последней графе таблицы представлены накопленные частоты, которые получают путем последовательного суммирования частот, начиная с первой (например, для первого интервала — 5, для второго интервала 5 + 9 = 14, для третьего интервала 5 + 9 + 4 = 18 и т.д. ). Накопленная частота, например, 33, показывает, что у 33 банков кредитная ставка не превышает 20% (верхняя граница соответствующего интервала).

В процессе группировки данных при построении вариационных рядов иногда используются неравные интервалы. Это относится к тем случаям, когда значения признака подчиняются правилу арифметической или геометрической прогрессии или когда применение формулы Стерджесса приводит к появлению «пустых» интервальных групп, не содержащих ни одной единицы наблюдения. Тогда границы интервалов задаются произвольно самим исследователем исходя из здравого смысла и целей обследования либо по формулам. Так, для данных, изменяющихся в арифметической прогрессии, величина интервалов вычисляется следующим образом:

i_k = i_k — 1 + c,

где i_k — величина вычисляемого интервала;

i_k — 1 — величина предыдущего интервала;

с — константа, на которую происходит увеличение длин интервалов.

Порядок расчетов границ неравных интервалов для данных, изменяющихся приблизительно в арифметической прогрессии, показан в табл. 3.15.

Таблица 3.15. Схема интервального вариационного ряда с неравными интервалами для данных, подчиняющихся правилу арифметической прогрессии

Номер интервала	Границы интервала	Расчет величины интервала
1	0-100	100 (величина первого интервала задается исследователем
2	100-350	100 + 150 = 250 (с = 150 — задается исследователем)
3	350-750	250 + 150 =400
4	750-1300	400 + 150 = 550
5	1 300-2 000	550 + 150 = 700
6	2 000-2 850	700 + 150 =850

Для показателей, приблизительно изменяющихся в геометрической прогрессии, величину интервалов можно вычислить по формуле

i_k = i_k — 1 · c

где i_k — величина вычисляемого интервала;

i_k — 1 — величина предыдущего интервала;

с — константа-множитель геометрической прогрессии.

Для графического изображения дискретного вариационного ряда используется полигон распределения: на оси абсцисс откладывают значения вариант, а на оси ординат — соответствующие им частоты или частости, полученные точки соединяют отрезками (образуется ломаная линия). По данным табл. 3.7 построим полигон распределения (рис. 3.1).

Рис. 3.1. Полигон распределения

Для графического изображения интервального ряда используют гистограмму, имеющую вид многоступенчатой фигуры, состоящей из прямоугольников. По оси абсцисс откладывают значения границ интервалов. Сами интервалы будут являться основаниями прямоугольников. Высота прямоугольников соответствует частоте или частости интервалов, которые откладываются по оси ординат.

По данным таблицы, приведенной в примере 3.3, построим гистограмму (рис. 3.2).

При неравных интервалах у гистограммы распределения высотами прямоугольников будут являться показатели плотности распределения, рассчитываемые как частное от деления частоты интервала на его величину.

Зависимость между значениями признака и накопленными частотами показывают особые графики, называемые кумулятой и огивой распределения.

Если ряд дискретный, то по оси абсцисс откладывают значения вариант ряда, а по оси ординат — рассчитанные накопленные частоты, получаемые для каждой конкретной варианты как сумма всех предыдущих частот. Полученные точки соединяют ломаной линией. Вместо значений накопленных частот можно взять значения накопленных частостей, тогда верхняя точка на кумулятивной кривой по оси ординат будет соответствовать значению 100%.

Рис. 3.2. Гистограмма распределения

В случае интервального ряда при построении кумуляты по оси абсцисс отмечают границы интервальных групп, накопленные частоты по оси ординат относят к верхним границам интервалов.

По данным таблицы, приведенной в примере 3.3, построим кумуляту распределения для интервального ряда (рис. 3.2).

Рис. 3.3. Кумулята распределения

Если у кумулятивной кривой поменять местами ось абсцисс с осью ординат, получим график, называемый огивой распределения (рис. 3.4).

Рис. 3.4. Огива распределения

Intel выпустила первую за многие годы дискретную видеокарту. Она несовместима почти ни с чем

27 Января 2021 14:4827 Янв 2021 14:48 | Поделиться

Intel показала свою дискретную видеокарту Iris Xe для настольных ПК – первую за почти 20 лет. Она оказалась решением самого базового уровня, несовместимым с процессорами AMD и большинством чипов самой Intel. Карта сможет работать только на материнских платах с определенными чипсетами и со специальной прошивкой BIOS.

Возвращение Intel

Компания Intel вернулась к выпуску дискретных видеоускорителей для настольных ПК под своим брендом, анонсировав карту Iris Xe. Новинка выполнена в виде обычной видеокарты с подключением по PCI-Express, но вот заработает она далеко не в каждом компьютере.

Об ограничениях в работе новинки Intel сообщили специалисты профильного ресурса Legit Reviews. Они связались с представителями компании, и те рассказали, что к компьютеру пользователя будет предъявляться довольно длинный список требований.

Новая Iris Xe заработает только на компьютере определенной конфигурации, и главное требование к ПК – это полное отсутствие в них процессоров производства AMD, которые, как сообщал CNews, по итогам I квартала 2021 г. могут занять больше половины рынка десктопных CPU. Кроме того, карта поддерживает лишь некоторые процессоры самой Intel – это линейка Coffee Lake-S (девятое поколение), а также более современные Comet Lake-S.

Intel Iris Xe в исполнении Colorful

Не менее серьезные требования Intel предъявляет и к материнским платам. Чтобы Iris Xe смогла запуститься и работать, плата должна быть построена исключительно на чипсете Intel B460, h510, B365 или h410C – другие попросту не подойдут. В дополнение к перечисленному BIOS материнской платы должен иметь специализированную прошивку с поддержкой Iris Xe.

Ответ Intel на запрос Legit Reviews

Для работы новой карты в системном блоке обязательно соблюдение всех этих условий. Стоит добавить также, что саму видеокарту будут выпускать компании-партнеры – во время презентации новинки Intel показала ее версии от компаний Colorful и Asus. Карта от Colorful получила активную систему охлаждения с двумя вентиляторами, тогда как инженеры Asus обошлись пассивной, установив лишь небольших размеров радиатор и сделав саму карту, в отличие от версии Colorful, однослотовой.

Видеокарта не для видеоигр

Показав дискретную видеокарту Iris Xe, Intel раскрыла ее основные технические характеристики указала дату выхода – январь 2021 г. В сравнении с ближайшими конкурентами на чипах Nvidia и AMD это карта базового уровня – может не подойти для современных топовых видеоигр, в ряде случаев уступая даже Iris Xe Max, своей же мобильной модификации (Xe и Xe Max – это две версии чипа DG1).

Iris Xe от Asus c пассивным охлаждением

GPU в основе Iris Xe производится по 10-нанометровому техпроцессу. У него есть 80 исполнительных блоков против 96 у Iris Xe Max, а число потоковых процессоров у него – 640, тогда как у Iris Xe Max из 768. Пиковая частота графического процессора, по данным портала AnandTech, у десктопной Iris Xe составляет 1,65 ГГц, производительность – 2,11 TFLOPS. Объем памяти у Iris Xe равен 4 ГБ, и это не стандартная для современных видеокарт GDDR5 или более современная GDDR6 – это LPDDR4Х со 128-битной шиной.

Возможности Iris Xe (слева) в сравнении с интегрированными решениями Intel

Для сравнения, в ассортименте компании Asus есть видеокарта DUAL-GTX1070-O8G – одна из многочисленных модификаций ускорителей на базе Nvidia GeForce GTX 1070. Это карта начально-среднего уровня (по меркам 2021 г., когда у Nvidia есть карты 3000 серии).

Она укомплектована 8 ГБ памяти GDDR5 и шиной 256 бит, имеет активную систему охлаждения и частоту GPU от 1,582 ГГц в базе до 1,797 ГГц при заводском разгоне.

Iris Xe Max тоже разочаровала

Мобильную видеокарту Iris Xe Max Intel показала в конце октября 2020 г., но и ее производительность оказалась недостаточно высокой. CNews писал, что новинку Intel протестировали в популярных бенчмарках, в том числе и игровом 3DMark, в составе ноутбука Acer Swift S3x, одного из первых в мире с такой карточкой. В тесте 3DMark Time Spy Iris Xe Max набрала 1826 баллов, а в 3DMark Fire Strike – 6611 балл.

Показатели производительности Iris Xe Max в играх далеки от идеала

Итоговые результаты Iris Xe Max оказались сопоставимы с показателями видеокарт GeForce GTX 1050 Mobile и GTX 970M производства Nvidia. Это тоже базовые видеочипы. Также баллы Iris Xe Max схожи с теми, что получила бюджетная карта GeForce MX450. Ее дебют состоялся в конце августа 2020 г.

Вторая попытка Intel

Intel выпускала дискретные видеокарты и раньше – свой первый такой ускоритель она создала в 1998 г., назвав его i740. Он вышел с интерфейсами PCI и AGP для охвата максимально широкой аудитории и располагал весьма продвинутыми по тем временам возможностями.

Самая первая дискретная видеокарта Intel

Спустя год Intel укрепила свои позиции на рынке десктопных видеокарт, выпустив модели i752 и i754 с интерфейсами AGP 4X и AGP 2X соответственно. Однако в начале XXI века все ее внимание захватили интегрированные решения, и постепенно компания покинула рынок дискретных видеоускорителей, который тут же поделили между собой Nvidia и ATI. В 2006 г. не стало и ATI – ее купила AMD, главный конкурент Intel в сегменте процессоров.

Как выбрать оптимальный сканер штрих-кодов

Ритейл

Вернуться на рынок, на котором она так успешно стартовала, Intel решилась в декабре 2018 г., представив новый бренд Хе, но на тот момент никаких подробностей о будущих новинках она не раскрывала, указав лишь, что для производства графических чипов она задействует 10-нанометровые нормы. Это обещание компания в итоге сдержала.

Принципы построение статистических группировок. Дискретная, с разными интервалами, аналитической.

Построение статистических группировок включает следующие этапы:

1. Определение цели группировки и группировочного признака.

2. Определение числа групп.

3. Обозначение границ групп.

4. Выбор признаков, которые будут характеризовать выделенные группы.

Число выделяемых групп зависит от вида группировочного признака, степени его вариации и объема изучаемой совокупности.

Если группировочный признак атрибутивный (качественный), то число групп будет равно числу вариантов этого признака.

В зависимости от того, как задано значение количественного признака в группе – отдельным (дискретным) значением или интервалом, – различают соответственно дискретные и интервальные группировки.

Дискретные группировки рекомендуются, если значения признака в совокупности повторяются часто и количество вариантов значений много меньше, чем объем совокупности. При этом количество групп определяется числом вариантов значений признака.

Алгоритм дискретной группировки:

1)Определяется число вариантов значений признака. Количество групп (К) равно этому числу.

2) Подсчитывается численность единиц по каждой группе

3)Результаты заносят в таблицу.

Макет таблицы, представляющий результат дискретной группировки

 

Номер группы i	Значения группировочного признака, xi	Число единиц совокупности в группе, fi	Доля единиц в _рупппе = fi/N
1	Х1
2	Х2
…
К	Хк
Итого:	–	N	1

 

Пример. Группа из 15 человек представляет собой статистическую совокупность. Каждый студент характеризуется признаком х – оценкой по дисциплине «Статистика» (пятибалльная система). Построить дискретную группировку по признаку х.

Номер студента	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
Оценка	3	3	4	5	4	4	5	4	3	4	3	2	4	3	4

 

Число вариантов значений признака равно 4 – 2,3,4,5.

Номер группы i	Оценка по статистике	Число студентов	Доля студентов
1	2	1	0,067
2	3	5	0,33
3	4	7	0,47
4	5	2	0,133
Итого:	–	15	1,0

Интервальные группировки рекомендуются, если группировочный признак имеет большое число вариантов значений.

Алгоритм построения группировки с равными интервалами:

1. Определяется количество групп. Для совокупностей объемом свыше 30 единиц используют формулу Стерджесса:

2. Определяется длина интервала:

3. Определяются границы каждого интервала

4. Результаты заносят в таблицу.

Пример. Группа из 15 человек представляет собой статистическую совокупность. Каждый студент характеризуется признаком х – суммой баллов, набранной при изучении дисциплины «Статистика» в соответствии с балльно-рейтинговой системой (максим. сумма 100). Построить равноинтервальную группировку по признаку х.

Номер студента	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
Баллы	41	60	80	91	75	85	98	85	50	80	45	30	72	70	90

Возьмем число групп 3. Величина интервала =23

Номер группы I	Баллы по статистике	Число студентов	Доля студентов
1	30-53	4	0,267
2	53-76	4	0,267
3	76-99	7	0,467
Итого:		15	1,0

 

Алгоритм построения аналитической группировки:

1. Выделяют признак-фактор х и признак-результат у.

2. Производится группировка единиц совокупности по х.

3. По каждой полученной группе отбираются соответствующие значения признака у, и на их основе рассчитывается обобщающий показатель (чаще всего среднее значение)

4. Анализируются результаты группировки и делается вывод о наличии или отсутствии взаимосвязи.

Основы дискретной математики / Блог компании OTUS / Хабр

Привет, хабр. В преддверии старта базового курса «Математика для Data Science» делимся с вами переводом еще одного полезного материала.

---

Об этой статье

Эта статья содержит лишь малую часть информации по заявленной теме. Рассматривайте ее как вводный курс перед началом всестороннего изучения предмета. Надеюсь, вы найдете в ней полезную информацию. Знание дискретной математики помогает описывать объекты и задачи в информатике, особенно когда дело касается алгоритмов, языков программирования, баз данных и криптографии. В дальнейшем я планирую подробнее раскрыть темы, затронутые в этой статье. Приятного чтения!

ЧТО ТАКОЕ ДИСКРЕТНАЯ МАТЕМАТИКА?

Это область математики, изучающая объекты, которые могут принимать только уникальные отдельные значения.

Мы рассмотрим пять основных разделов в следующем порядке.

ЛОГИКА

Что такое логика?

Это наука о корректных рассуждениях. Мы будем использовать приемы идеализации и формализации. Неформальная логика изучает использование аргументов в естественном языке.

Формальная логика анализирует выводы с чисто формальным содержанием. Примерами формальной логики являются символическая логика и силлогистическая логика (о которой писал Аристотель).

Начнем с азов. Рассмотрим следующее высказывание на естественном языке:

«Если я голоден, я ем».

Пусть «голоден» будет посылкой A, а «ем» — следствием B. Попробуем формализовать:

A => B (то есть из A следует B)

NB. Посылка и следствие являются суждениями.

Логические выражения

Для нас важна форма, а НЕ содержание. Значение будет истинным, если оно соответствует форме.

Например, 10 < 4 — ЛОЖЬ, а 10 > 4 — ИСТИНА.

Логические операции

Суждение P — это утверждение, которое может быть как истинным, так и ложным.

Обозначим истинное значение P единицей (1), а ложное значение P нулем (0).

Существует другое суждение; обозначим истинное значение Q единицей (1), а ложное значение Q нулем (0).

Рассмотрим логические операции с суждениями, значение которых истинно. Они могут сами образовывать истинные значения путем выполнения соответствующих операций над истинными значениями.

Отрицание

 

ИЛИ

 

И

 

Эквивалентность

 

Импликация

 

Исключающее ИЛИ

 

Три закона

Теперь введем суждение R — утверждение, которое может быть как истинным, так и ложным.

Обозначим истинное значение R единицей (1), а ложное значение R нулем (0).

Закон ассоциативности

 

Закон дистрибутивности

 

Законы де Моргана

 

Логическая формула

Включает суждения, выражения в скобках и следующие символы:

 

 

Квантификаторы

Что такое квантификатор? Квантификатор в естественном языке — это слово, которое используется для обозначения количественных отношений (сколько). Например: все, несколько, много, мало, большинство и нисколько.

 

ТЕОРИЯ МНОЖЕСТВ

Что такое множество?

Это набор данных. Эти данные называются элементами (множества). Элементы во множестве не дублируются. Важным свойством множества является его неупорядоченность, то есть при изменении порядка следования элементов суть множества не меняется.

Например, если A = {1, 2, 3, 4} и B = {2, 4, 1, 3} и порядок неважен, то A = B

Разобравшись в этом, мы можем дать более точное определение множества — это коллекция различных, строго определенных объектов.

Иногда нам нужно определить бесконечное множество. Проблема очевидна: мы не сможем записать все его элементы. Значит, мы можем определить множество с помощью характерных признаков всех его элементов.

 

Операции над множествами

Подмножество

 

Количество элементов

 

Объединение

 

Пересечение

 

Дополнение

 

ОТНОШЕНИЯ

Логика отношений изучает отношения между математическими объектами. Мы можем установить связь с N элементами (где N — положительное натуральное число).

Бинарное отношение — это отношение между двумя элементами (объектами). Формально мы можем записать любое отношение между x и y так: x ~ y

Например, 4 < 8 или «Я студент по отношению к моему преподавателю».

 

Свойства бинарных отношений

 

Числовые множества

 

 

ФУНКЦИИ

Функция — это отношение, которое присваивает переменным новые значения. То есть это отношение между множеством А и множеством В.

 

 

Свойства

 

Функциональная композиция

Это точечное использование функции, результатом которого является другая функция.

 

 

КОМБИНАТОРИКА

Простыми словами, это наука о счете.

 

Перестановки

Это упорядочение уникальных объектов, при котором важен порядок следования.

 

Комбинации

Это упорядочение уникальных объектов, при котором не важен порядок следования.

 

Блок-схема алгоритма

 

ГРАФЫ

Что такое граф?

Это коллекция точек, которые называются узлами или вершинами, и линий между этими точками, которые называются ребрами. Ребро соединяет только два узла. Ребро может быть ориентированным, если ему присвоено направление, или неориентированным.

 

Если вам понравилась эта статья, приглашаю почитать также мой блог:

www.quantq8.com

---

Успеть на курс по специальной цене

---

Читать ещё:

© ГБПОУ КК ПАТИС

ГБПОУ КК ПАТИС

Государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение Краснодарского края

Приморско-Ахтарский техникум индустрии и сервиса

---

Адрес: 353860 г. Приморско-Ахтарск, ул. Тамаровского, 85

тел: 8 (861-43) 2-35-94, 8 (861-43) 2-18-98

Адрес сайта: http://патис.рф

Социальные сети: VK и OK

Электронная почта: [email protected]

Режим работы:

ПН — СБ: с 8.00 до 16.00

Выходные дни: ВС

Учредители

Наименование:
Министерство образования, науки и молодежной политики Краснодарского края

---

Адрес: 350063 г. Краснодар, ул. Рашпилевская, 23

тел: 8 (861) 298-25-73

Адрес сайта: minobr.krasnodar.ru

Электронная почта: [email protected]

Режим работы:

ПН.ВТ.СР.ЧТ. – с 09.00 до 18.00

ПТ. – с 09.00 до 17.00

Перерыв на обед: с 13.00 до 13.50

Выходные дни: СБ.ВС.

---

Наименование:
Департамент имущественных отношений Краснодарского края

---

Адрес: 350000 г. Краснодар, ул. Гимназическая, 36

Канцелярия: 8 (861) 268-24-08

Факс: 8 (861) 267-11-75

Специалист по работе с обращениями граждан — консультации, запись на прием — телефон 267-11-78

Телефон горячей линии по вопросам земельных отношений: 8 (861) 992-33-35

Адрес сайта: diok.krasnodar.ru

Электронная почта: [email protected]

Режим работы:

ПН.ВТ.СР.ЧТ. – с 09.00 до 18.00

ПТ. – с 09.00 до 17.00

Перерыв на обед ПН.ВТ.СР.ЧТ.: с 13.00 до 13.50

Перерыв на обед ПТ.: с 13.00 до 13.40

Выходные дни: СБ.ВС.

Дискретные и непрерывные данные — ArcMap | Документация

Доступно с лицензией 3D Analyst.

Значения, присвоенные ячейкам поверхности, могут быть представлены как дискретные или непрерывные данные. Объекты и поверхности в ArcGIS могут быть представлены как дискретные, так и непрерывные данные.

Дискретные данные, также известные как категориальные или прерывистые данные, в основном представляют объекты как в системах хранения пространственных, так и растровых данных.Дискретный объект имеет известные и определяемые границы. Легко точно определить, где объект начинается и где заканчивается. Озеро — это отдельный объект в окружающем ландшафте. Точно можно установить, где край воды встречается с сушей. Другие примеры дискретных объектов включают здания, дороги и земельные участки. Дискретные объекты обычно являются существительными.

Непрерывные данные или непрерывная поверхность представляют собой явления, в которых каждое место на поверхности является мерой уровня концентрации или его зависимости от фиксированной точки в пространстве или от источника излучения.Непрерывные данные также называются полевыми, недискретными или поверхностными данными.

Один тип непрерывных данных поверхности выводится из тех характеристик, которые определяют поверхность, где каждое местоположение измеряется от фиксированной точки регистрации. К ним относятся высота (фиксированной точкой является уровень моря) и аспект (фиксированной точкой является направление: север, восток, юг и запад).

Сравнение дискретных и непрерывных пространственных объектов

Большинство приложений ArcGIS используют дискретную географическую информацию, такую ​​как землевладение, классификация почв, зонирование и землепользование.Эти типы данных представлены номинальными, порядковыми, интервальными и относительными значениями. Поверхности представляют собой непрерывные данные, такие как высота над уровнем моря, количество осадков, концентрация загрязнения и уровень грунтовых вод. Эти данные могут быть представлены в виде сплошной поверхности, как правило, без резких или резких изменений.

Дискретные элементы

Дискретные элементы не являются непрерывными и имеют определенные границы. Например, дорога имеет ширину и длину и представлена ​​на карте в виде линии. Карта землевладения показывает границы между разными участками.Есть определенные изменения в характеристиках (таких как имя владельца, номер участка и юридическая зона) между каждым объектом на карте.

Пример отдельных объектов можно увидеть на этой карте землевладения.

Дискретные объекты карты также можно рассматривать как тематические данные. Эти данные или объекты карты легко представить на картах в виде точек, линий или областей. К настоящему времени вы узнали, как структура данных ArcGIS представляет топологические отношения двухмерных объектов.Атрибуты могут быть присвоены объектам карты и использованы для их описания, построения, обозначения и маркировки. Кроме того, может быть проведен дальнейший анализ для определения или выявления новых отношений между этими функциями.

Непрерывные элементы

Напротив, непрерывные элементы не являются пространственно дискретными. Как правило, переход между возможными значениями на непрерывной поверхности происходит без резких или четко определенных разрывов между значениями. Атрибут поверхности сохраняется как z-значение, единственная переменная в вертикальном измерении, связанная с заданным местоположением x, y.Например, значения отметок поверхности непрерывны по всей поверхности. Любое представление поверхности — это просто образец (подмножество) значений всей поверхности.

Постепенно изменяющиеся непрерывные данные

Второй тип непрерывных данных о поверхности включает явления, которые постепенно меняются по мере движения по поверхности от источника. Примерами постоянно меняющихся данных на поверхности являются движение жидкости и воздуха. Эти поверхности характеризуются типом или манерой движения явления.

Один из типов движения — это диффузия или любое другое передвижение, при котором явления перемещаются из областей с высокой концентрацией в области с меньшей концентрацией до тех пор, пока уровень концентрации не выровняется. Поверхностные характеристики этого типа движения включают концентрацию соли, перемещающуюся через землю или воду, разлив нефти и тепло от лесного пожара. В этом типе сплошной поверхности должен быть источник. Концентрация всегда выше вблизи источника и уменьшается в зависимости от расстояния и среды, через которую движется вещество.

На приведенной выше поверхности концентрации источника концентрация явления в любом месте является функцией способности события перемещаться через среду.

Другой тип движения определяется характеристиками, присущими движущемуся объекту, или режимом передвижения. Например, движение шума от взрыва бомбы определяется внутренними характеристиками шума и средой, в которой он движется. Способ передвижения также может ограничивать и напрямую влиять на поверхностную концентрацию объекта, как в случае распространения семян от растения.Средства передвижения, будь то пчелы, человек, ветер или вода, влияют на поверхностную концентрацию семян, рассеиваемых растением.

Другие примеры передвижения включают рассредоточение популяций животных, потенциальных покупателей магазина (автомобиль является средством передвижения, а время является ограничивающим фактором) и распространение болезни.

Дискретный или непрерывный?

При представлении и моделировании многих объектов границы не являются четко непрерывными или дискретными. Континуум создается при отображении географических объектов, причем крайними значениями являются чисто дискретные и чисто непрерывные объекты.Большинство функций находятся где-то между крайностями.

Примерами объектов, попадающих в континуум, являются типы почв, опушки леса, границы водно-болотных угодий и географические рынки, на которые влияет телевизионная рекламная кампания. Определяющим фактором для того, где объект попадает в непрерывный или дискретный спектр, является простота определения границ объекта. Независимо от того, в какую часть континуума попадает объект, растр может представить его с большей или меньшей точностью.

При принятии решений на основе полученных значений важно понимать тип моделируемых данных, будь то дискретные или непрерывные.Точное место для строительства не должно основываться исключительно на карте почв. Площадь леса не может быть основным фактором при определении доступной среды обитания оленей. Кампания продаж не должна основываться только на географическом рыночном влиянии телерекламы. Необходимо понимать достоверность и точность границ входных данных.

Связанные темы

Раздел четвертый: Дискретные и непрерывные данные

Пространственное распределение растровых и векторных данных можно разделить на две описательные категории: дискретные данные и непрерывные данные.Хотя оба типа данных могут иметь данные с дискретными или непрерывными свойствами, чаще всего векторные данные описываются как дискретные, а растровые — как непрерывные.

3.4.1: Дискретные данные

Дискретные данные — это данные, которые представляют функции, которые могут существовать независимо с четкими и определяемыми границами, даже будучи частью большого набора данных. Например, векторный слой (общее название пространственных данных), показывающий континентальную часть США, можно отнести к категории дискретных данных.Соединенные Штаты имеют четкую и определяемую административную границу, как и все штаты Союза. Штат Колорадо мог бы продолжить свое существование, если бы остальная часть страны внезапно погрузилась в океан; аналогично у нас может быть карта только Колорадо. Дискретные данные могут иметь любую из трех геометрических форм: точки, полилинии или многоугольники, либо один или несколько пикселей растрового слоя.

3.4.2: Непрерывные данные

Непрерывные данные — это противоположность дискретных данных, данных, которые не имеют четких и определяемых границ, а вместо этого создают «одеяло» данных в ландшафте, определяемом шкалой значений.Непрерывные данные будут продолжать существовать, даже если вы уберете одну их часть (что невозможно). Даже если вы уберете 75 ° F из английского языка, 75 ° F не перестанут существовать. То, что у него нет ярлыка, не означает, что его не существует или вы не понимаете, что это такое. Если бы Колорадо, представленный дискретными данными, был поглощен Канзасом и была проведена новая граница, у будущих поколений не было бы опыта работы с Колорадо или Канзасом — их реальностью мог бы стать Канзарадо, штат с четкой и определенной границей.У них не было бы понимания Колорадо или Канзаса как независимых объектов.

Такие данные, как температура, осадки, высота, уклон и аспект, являются примерами непрерывных данных. Каждое определенное значение в шкале описательных значений должно существовать, чтобы перейти к следующему. Склоны (за исключением скал) не просто меняются с 0% до 47%, делая один шаг вперед в походе. Наклон должен проходить через все проценты, чтобы постепенно повышаться (в некоторых местах подъем происходит намного быстрее, но сначала наклон все равно должен пройти через все значения).

Чаще всего классифицированные растровые данные представляют собой непрерывные данные, и из этих непрерывных слоев мы можем извлечь информацию, которая нам понадобится для создания дискретных данных. Например, я мог бы начать с ЦМР, которая представляет собой непрерывное выражение высоты, из которой я могу извлечь уклон или аспект. Из этих слоев я могу выделить только уклоны от 10 до 40 ° и дискретно определить это как предпочтительную область для конкретной гнездящейся птицы.

У студентов иногда возникают проблемы с тем, что непрерывные данные кажутся дискретными в программном обеспечении.Например, на карте «Геотермальные ресурсы США», показанной на рис. 3.13, закрученные красные, оранжевые, желтые и зеленые точки на карте показывают непрерывный диапазон данных, классифицированных между «наиболее благоприятными» и «наименее благоприятными». Внутри этих завихрений кажется, что там, где заканчивается красный, начинается оранжевый. Хотя это правда, если смотреть на карту, это не совсем так, как в реальной жизни. Поскольку мы знаем определение карты как: масштабная, символическая, обобщенная модель реальности, нам необходимо как символизировать, так и обобщать данные.Чтобы данные сосуществовали на карте и соответствовали ограничениям программного обеспечения, монитора компьютера и принтера, каждый цвет должен где-то останавливаться для начала следующего. Если вы держите в уме непрерывные данные как «данные без определенных границ, охватывающих шкалу значений», а дискретные данные как «данные с четкими, определенными подвижными границами, описанные значениями, которые могут быть удалены из системы без разрушения всей системы», вы поймете разницу.

Рисунок 3.10: Пример дискретных и непрерывных данных, отображаемых на одной карте

В рамках ГИС важно понимать разницу между непрерывными и дискретными данными, поскольку они часто называются по имени в геообработке и картографические инструменты. Из-за свойств дискретных и непрерывных данных программное обеспечение обрабатывает и отображает их по-разному, используя совершенно другое базовое исчисление (которое вам не нужно знать, просто знайте, что оно существует в фоновом режиме).

3.4.3: Примеры дискретных и непрерывных данных

Дискретные данные довольно легко отобразить и понять — почти все векторные данные, используемые в ГИС, являются дискретными. Ниже мы рассмотрим несколько примеров наборов векторных данных, которые являются непрерывными, и наборов растровых данных, которые являются дискретными (поскольку мы рассмотрели непрерывные примеры в Разделе 3: Растровые данные).

Рисунок 3.11: Примеры дискретных данных
Три примера дискретных данных — точка, полилиния и многоугольник.

Триангулированные нерегулярные сети (TIN) и контурные линии

Триангулированные нерегулярные сети (TIN) — это особый вид векторных файлов, которые показывают непрерывную высоту над ландшафтом. Обратите внимание, что TIN представляет собой серию треугольников, представляющих ландшафт как одеяло, в то время как контурные линии показывают высоту в убывающем порядке. Обратите внимание, что TIN представляет собой серию треугольников, представляющих ландшафт как одеяло, в то время как контурные линии показывают высоту в убывающем порядке.TIN используются для создания изолиний (описанных ниже), поэтому вы видите изолинии на топографических картах, а не TIN.

TIN создаются из входного слоя либо из серии точек высот, измеренных по ландшафту, либо из матрицы высот. Когда ввод представляет собой серию точек, инструмент соединяет каждую точку с двумя другими точками вокруг нее, создавая неправильный узор (сеть) треугольников, где каждый треугольник представляет собой часть склона на склоне холма. Когда входом является матрица высот, каждое значение, связанное с одним пикселем, связано с двумя другими подобными или одинаковыми значениями в соседних пикселях, в результате чего получается такая же нерегулярная сеть треугольников.TIN не используются в GIS 101, однако важно знать, что они существуют.

Рисунок 3.12: TIN с контурными линиями, нанесенными поверх
TIN (показан синими линиями) можно увидеть под контурными линиями (показаны красным и белым)

Контурные линии

Контурные линии — еще один пример непрерывных векторных данных. Созданные на основе TIN, матрицы высот или серии геодезических точек, хранящихся в файле векторных точек, горизонтальные линии соединяют вместе все точки с одинаковой высотой.Хотя вы можете установить интервал изолиний или равное усиление или потерю высоты от одной горизонтальной линии к другой, наиболее распространенными методами являются интервалы в десять. Программа создает горизонтальные линии с помощью инструмента геообработки с вводом пользователем файла на основе высот (обычно TIN или DEM) и интервалом изолиний (часто 10, 50, 100). Выходной файл представляет собой файл ломаной линии, в котором используется значок файла ломаной линии с именем, заданным пользователем.

Рис. 3.13: Очень крупный план контурных линий над слоем точек высот
Контурные линии, созданные на основе TIN, матрицы высот или точечного слоя, все формируются в Таким же образом: точка или пиксели одинаковой высоты определяются программным обеспечением и затем соединяются линиями.Каждая горизонтальная линия представляет одну отметку, а следующая имеет категориальные данные

. Стратегии работы с дискретными… | автор: Dipanjan (DJ) Sarkar

Следовательно, у них есть чувство порядка среди них. Как правило, не существует универсального модуля или функции для автоматического отображения и преобразования этих функций в числовые представления на основе порядка. Следовательно, мы можем использовать настраиваемую схему кодирования \ сопоставления.

 gen_ord_map = {'Gen 1': 1, 'Gen 2': 2, 'Gen 3': 3, 
 'Gen 4': 4, 'Gen 5': 5, 'Gen 6': 6} poke_df [ 'GenerationLabel'] = poke_df ['Генерация'].map (gen_ord_map) 
 poke_df [['Name', 'Generation', 'GenerationLabel']]. iloc [4:10] 

Кодировка поколения Pokémon

Из приведенного выше кода совершенно очевидно, что функция map (…) from pandas очень помогает преобразовать этот порядковый номер.

Кодирование категориальных атрибутов

Если вы помните, что мы упоминали ранее, обычно разработка функций для категориальных данных включает процесс преобразования, который мы описали в предыдущем разделе, и процесс обязательного кодирования, в котором мы применяем определенные схемы кодирования для создания фиктивных переменных или функций для каждая категория \ значение в определенном категориальном атрибуте.

Вам может быть интересно, мы только что преобразовали категории в числовые метки в предыдущем разделе, зачем нам это сейчас? Причина довольно проста. Что касается жанров видеоигр, если мы напрямую подадим атрибут GenreLabel в качестве функции в модели машинного обучения, он будет рассматривать его как непрерывную числовую характеристику, значение мышления 10 ( Sports ) больше, чем 6 ( Racing ), но это бессмысленно, потому что жанр Sports , безусловно, не больше и не меньше, чем Racing , это существенно разные значения или категории, которые нельзя сравнивать напрямую.Следовательно, нам нужен дополнительный уровень схем кодирования, где фиктивные функции создаются для каждого уникального значения или категории из всех отдельных категорий для каждого атрибута.

Схема однократного кодирования

Учитывая, что у нас есть числовое представление любого категориального атрибута с метками m (после преобразования), схема однократного кодирования кодирует или преобразует атрибут в m двоичный функции, которые могут содержать только значение 1 или 0.Таким образом, каждое наблюдение в категориальном признаке преобразуется в вектор размером m только с одним из значений как 1 (что указывает на его активность). Давайте возьмем подмножество нашего набора данных Pokémon, отображающее два интересующих атрибута.

 poke_df [['Name', 'Generation', 'Legendary']]. Iloc [4:10] 

Подмножество нашего набора данных Pokémon

Интересующие атрибуты — Pokémon Generation и их статус Legendary . Первый шаг — преобразовать эти атрибуты в числовые представления на основе того, что мы узнали ранее.

 из sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder # преобразование и сопоставление поколений покемонов 
 gen_le = LabelEncoder () 
 gen_labels = gen_le.fit_transform (poke_df ['Generation']) 
 # gen_abke_labels ' легендарный статус 
 leg_le = LabelEncoder () 
 leg_labels = leg_le.fit_transform (poke_df ['Legendary']) 
 poke_df ['Lgnd_Label'] = leg_labelspoke_df_sub = poke_df [['Name', 'GenLabel', 
] ',' Lgnd_Label ']] 
 poke_df_sub.iloc [4:10] 

Атрибуты с преобразованными (числовыми) метками

Функции Gen_Label и Lgnd_Label теперь отображают числовые представления наших категориальных функций. Давайте теперь применим схему быстрого кодирования к этим функциям.

 # метки генерации кодирования с использованием схемы однократного кодирования 
 gen_ohe = OneHotEncoder () 
 gen_feature_arr = gen_ohe.fit_transform (
 poke_df [['Gen_Label']]). Toarray () 
 gen_feasses_feasses_latures = list (genature_latures15) = pd.DataFrame (gen_feature_arr, 
 columns = gen_feature_labels) # закодировать легендарные метки статуса с использованием схемы быстрого кодирования 
 leg_ohe = OneHotEncoder () 
 leg_feature_arr = leg_ohe.fit_transform (
 poke_df [['Lgndature_Labels] ['Legendary _' + str (cls_label) 
 для cls_label в leg_le.classes_] 
 leg_features = pd.DataFrame (leg_feature_arr, 
 columns = leg_feature_labels) 

В общем, вы всегда можете закодировать оба объекта … ) , передав ей двумерный массив двух функций вместе (ознакомьтесь с документацией!).Но мы кодируем каждую функцию отдельно, чтобы упростить понимание. Помимо этого, мы также можем создавать отдельные фреймы данных и соответствующим образом маркировать их. Давайте теперь объединим эти функциональные рамки и посмотрим на окончательный результат.

 poke_df_ohe = pd.concat ([poke_df_sub, gen_features, leg_features], axis = 1) 
 columns = sum ([['Имя', 'Поколение', 'Gen_Label'], 
 gen_feature_labels, ['Legendary_Label', 'Lgnd '], 
 leg_feature_labels], []) 
 poke_df_ohe [columns] .iloc [4:10] 

Функции быстрого кодирования для генерации покемонов и легендарного статуса

Таким образом, вы можете видеть, что 6 фиктивных переменных или двоичных функций были создан для поколения и 2 для легендарного , поскольку это общее количество различных категорий в каждом из этих атрибутов соответственно. Активное состояние категории указывается значением 1 в одной из этих фиктивных переменных, что совершенно очевидно из приведенного выше кадра данных.

Представьте, что вы построили эту схему кодирования на своих обучающих данных и построили некоторую модель, и теперь у вас есть некоторые новые данные, которые необходимо спроектировать для функций перед предсказаниями, как показано ниже.

 new_poke_df = pd.DataFrame ([['PikaZoom', 'Gen 3', True], 
 ['CharMyToast', 'Gen 4', False]], 
 columns = ['Name', 'Generation', ' Legendary ']) 
 new_poke_df 

Образец новых данных

Здесь вы можете использовать превосходный API scikit-learn , вызвав функцию преобразования (…) ранее созданных объектов LabeLEncoder и OneHotEncoder для новых данных.Помните наш рабочий процесс: сначала мы выполняем преобразование .

 new_gen_labels = gen_le.transform (new_poke_df ['Generation']) 
 new_poke_df ['Gen_Label'] = new_gen_labelsnew_leg_labels = leg_le.transform (new_poke_df ['Legendary_leg_pogels] [New_poke_df [' Legendary_leg_pog]) , 'Generation', 'Gen_Label', 'Legendary', 
 'Lgnd_Label']] 

Категориальные атрибуты после преобразования

Теперь, когда у нас есть числовые метки, давайте применим схему кодирования!

 new_gen_feature_arr = gen_ohe.преобразовать (new_poke_df [['Gen_Label']]). toarray () 
 new_gen_features = pd.DataFrame (new_gen_feature_arr, 
 columns = gen_feature_labels) new_leg_feature_arr = leg_ohe.transform (new_pokeray_nd_df) [' = pd.DataFrame (new_leg_feature_arr, 
 columns = leg_feature_labels) new_poke_ohe = pd.concat ([new_poke_df, new_gen_features, new_leg_features], axis = 1) 
 columns = sum ([['Name', 'Generation', 'Gen_Label] 
 gen_feature_labels, 
 ['Legendary', 'Lgnd_Label'], leg_feature_labels], []) new_poke_ohe [columns] 

Категориальные атрибуты после однократного кодирования

Таким образом, вы можете легко применить эту схему к новым данным, легко используя - мощный API от scikit-learn.

Вы также можете легко применить схему однократного кодирования, используя функцию to_dummies (…) из pandas .

 gen_onehot_features = pd.get_dummies (poke_df ['Generation']) 
 pd.concat ([poke_df [['Name', 'Generation']], gen_onehot_features], 
 axis = 1) .iloc [4:10] 

Функции однократного кодирования с использованием pandas

Приведенный выше кадр данных изображает схему однократного кодирования, примененную к атрибуту поколения , и результаты такие же, как и ожидалось, по сравнению с более ранними результатами.

Фиктивная схема кодирования

Фиктивная схема кодирования аналогична схеме «горячего» кодирования, за исключением случая фиктивной схемы кодирования, когда она применяется к категориальному признаку с м различных меток, мы получаем м — 1 двоичные функции. Таким образом, каждое значение категориальной переменной преобразуется в вектор размером m — 1 . Дополнительная функция полностью игнорируется, и поэтому, если значения категории находятся в диапазоне от {0, 1,…, m-1} до 0-й или m — 1-й столбец объектов , отбрасывается и соответствует Значения категорий обычно представлены вектором всех нулей (0) .Давайте попробуем применить фиктивную схему кодирования к Pokémon Generation , отказавшись от функции двоичного кодирования первого уровня ( Gen 1 ).

 gen_dummy_features = pd.get_dummies (poke_df ['Generation'], 
 drop_first = True) 
 pd.concat ([poke_df [['Name', 'Generation']], gen_dummy_features], 
 axis = 1) .iloc [ 4:10] 

Функции с фиктивным кодированием для Pokémon g eneration

Если хотите, вы также можете удалить функцию с двоичным кодированием последнего уровня ( Gen 6 ) следующим образом.

 gen_onehot_features = pd.get_dummies (poke_df ['Generation']) 
 gen_dummy_features = gen_onehot_features.iloc [:,: - 1] 
 pd.concat ([poke_df [['Name', 'Generation']]], 
 axis = 1) .iloc [4:10] 

Фиктивные закодированные функции для Pokémon g eneration

Основываясь на приведенных выше изображениях, совершенно ясно, что категории, принадлежащие удаленной функции, представлены как вектор нулей ( 0 ) , как мы обсуждали ранее.

Схема кодирования эффекта

Схема кодирования эффекта фактически очень похожа на схему фиктивного кодирования, за исключением закодированных признаков или вектора признаков во время процесса кодирования для значений категорий, которые представляют все 0 в фиктивной схеме кодирования, заменяется на -1 в схеме кодирования эффекта.Это станет яснее на следующем примере.

 gen_onehot_features = pd.get_dummies (poke_df ['Generation']) 
 gen_effect_features = gen_onehot_features.iloc [:,: - 1] 
 gen_effect_features.loc [np.all (gen_effect_features) 
 = 0155 = 0155) 1. 
 pd.concat ([poke_df [['Name', 'Generation']], gen_effect_features], 
 axis = 1) .iloc [4:10] 

Особенности закодированных эффектов для Pokémon g eneration

Приведенный выше вывод ясно показывает что покемоны, принадлежащие к поколению 6, теперь представлены вектором значений -1 по сравнению с нулями в фиктивном кодировании.

Схема подсчета бункеров

Схемы кодирования, которые мы обсуждали до сих пор, довольно хорошо работают с категориальными данными в целом, но они начинают вызывать проблемы, когда количество отдельных категорий в любой функции становится очень большим. Необходим для любой категориальной характеристики м отдельных меток, вы получаете м отдельных элемента. Это может легко увеличить размер набора функций, вызывая такие проблемы, как проблемы с памятью, проблемы с обучением модели в отношении времени, пространства и памяти.Помимо этого, нам также приходится иметь дело с тем, что широко известно как «проклятие размерности» , где в основном из-за огромного количества функций и недостаточного количества репрезентативных образцов производительность модели начинает ухудшаться, что часто приводит к переоснащение.

Следовательно, нам нужно обратить внимание на другие схемы проектирования функций категориальных данных для функций, имеющих большое количество возможных категорий (например, IP-адреса). Схема подсчета ячеек является полезной схемой для работы с категориальными переменными, имеющими много категорий.В этой схеме вместо использования фактических значений меток для кодирования мы используем статистическую информацию, основанную на вероятности, о значении и фактическом целевом значении или значении ответа, которое мы стремимся предсказать в наших усилиях по моделированию. Простой пример будет основан на прошлых исторических данных для IP-адресов и тех, которые использовались в DDOS-атаках; мы можем построить значения вероятности для DDOS-атаки, вызванной любым из IP-адресов. Используя эту информацию, мы можем закодировать входную функцию, которая показывает, что, если тот же IP-адрес появится в будущем, какова вероятность возникновения DDOS-атаки.Эта схема требует исторических данных в качестве предварительного условия и является сложной. Изобразить это с полным примером здесь сейчас сложно, но в Интернете есть несколько ресурсов, на которые вы можете обратиться за тем же.

Схема хеширования функций

Схема хеширования функций — еще одна полезная схема разработки функций для работы с крупномасштабными категориальными функциями. В этой схеме обычно используется хеш-функция с заранее установленным количеством закодированных функций (как вектор заранее определенной длины), так что хешированные значения функций используются в качестве индексов в этом заранее определенном векторе, а значения обновлен соответственно.Поскольку хеш-функция отображает большое количество значений в небольшой конечный набор значений, несколько разных значений могут создавать один и тот же хэш, что называется коллизиями. Обычно используется хеш-функция со знаком, так что знак значения, полученного из хеш-функции, используется как знак значения, которое хранится в конечном векторе признаков по соответствующему индексу. Это должно гарантировать меньшее количество коллизий и меньшее накопление ошибок из-за коллизий.

Схемы хеширования работают со строками, числами и другими структурами, такими как векторы.Вы можете думать о хешированных выходных данных как о конечном наборе из b ячеек, так что, когда хеш-функция применяется к одним и тем же значениям \ категориям, они назначаются одному и тому же бину (или подмножеству ячеек) из b ящика на основе хеш-значения. Мы можем предварительно определить значение b , которое становится окончательным размером закодированного вектора признаков для каждого категориального атрибута, который мы кодируем с использованием схемы хеширования признаков.

Таким образом, даже если у нас есть более 1000 различных категорий в объекте и мы установим b = 10 в качестве окончательного размера вектора признаков, выходной набор объектов все равно будет иметь только 10 признаков по сравнению с 1000 двоичных функций, если мы использовали схему однократного кодирования.Давайте рассмотрим атрибут Genre в нашем наборе данных видеоигр.

 unique_genres = np.unique (vg_df [['Genre']]) 
 print («Всего игровых жанров:», len (unique_genres)) 
 print (unique_genres)  Вывод 
 ------  
 Всего игры жанры: 12 
 ['Экшен' Приключения 'Файтинг' Разное 'Платформа' Головоломка 'Гонки' 
 'Ролевые' Шутер 'Симуляторы' Спорт 'Стратегии'] 

Мы видим что существует всего 12 жанров видеоигр. Если бы мы использовали схему однократного кодирования для функции Genre , мы бы получили 12 двоичных функций.Вместо этого мы теперь будем использовать схему хеширования функций, используя класс scikit-learn FeatureHasher , который использует подписанную 32-разрядную версию хеш-функции Murmurhash4 . В этом случае мы предварительно определим окончательный размер вектора признаков, равный 6 .

 из sklearn.feature_extraction import FeatureHasherfh = FeatureHasher (n_features = 6, input_type = 'string') 
 hashed_features = fh.fit_transform (vg_df ['Genre']) 
 hashed_features = hashed_features.toarray () 
 pd.concat ([vg_df [['Name', 'Genre']], pd.DataFrame (hashed_features)], 
 axis = 1) .iloc [1: 7] 

Хеширование функции в атрибуте Genre

На основе вышеприведенных выходных данных категориальный атрибут Genre был закодирован с использованием схемы хеширования в функции 6 вместо 12 . Мы также можем видеть, что строки 1 и 6 обозначают один и тот же жанр игр, Платформа , которые были правильно закодированы в один и тот же вектор функций.

Эти примеры должны дать вам хорошее представление о популярных стратегиях разработки функций на дискретных, категориальных данных. Если вы прочитали часть 1 этой серии, вы бы увидели, что работать с категориальными данными немного сложно по сравнению с непрерывными числовыми данными, но определенно интересно! Мы также говорили о некоторых способах обработки больших пространств функций с помощью проектирования функций, но вы также должны помнить, что существуют и другие методы, включая методы выбора функций и уменьшение размерности для обработки больших пространств функций.Мы рассмотрим некоторые из этих методов в следующей статье.

Следующим шагом будут стратегии разработки функций для неструктурированных текстовых данных. Следите за обновлениями!

Мои данные непрерывны или дискретны? | Блоги

Мои данные непрерывны или дискретны?

Просмотреть все блоги

Типы данных

При анализе данных часто нам нужно знать, является ли наш набор данных непрерывным или дискретным. Основная причина этого — определить, какой статистический инструмент или методологию нам нужно использовать для анализа данных.Если набор данных является непрерывным, нам нужно использовать один набор аналитических инструментов или методов, а если данные дискретны, нам придется использовать другой набор инструментов или методов. Я встречал несколько мест в литературе, где это определение типа данных делалось неправильно, и в результате был проведен неправильный анализ данных, что привело к ошибкам в анализе и выводах. В этом блоге мы проведем различие между различными типами данных и, надеюсь, проясним, как вы можете определить тип имеющихся у вас данных.

Что такое данные?

Данные — это любая фактическая информация или измерения, которые собираются и используются для принятия решения, обоснования или любых расчетов. Нам необходимо обработать данные, чтобы извлечь и понять информацию, которую они нам сообщают. Данные — это язык процесса, который сообщает нам, что с ним происходит.

Различные типы данных

Существуют различные способы классификации данных, но мы будем использовать следующую простую классификацию, показанную на рисунке ниже.

Качественные данные

Данные могут быть как качественными (выражаются в виде текста — пример цвета продукта, описание характеристик продукта), так и количественными (выражаются числами — количество элементов с зеленым цветом равно 4). Например, если мы описываем чашку кофе, качественными данными могут быть «кофе имеет прекрасный вкус», а количественными данными могут быть «температура кофе 76 градусов по Цельсию» или «кофе стоит 12,50 долларов США».

В большинстве случаев, когда мы собираем данные, мы пытаемся собрать количественные данные, чтобы мы могли сделать лучшие выводы из данных.Однако мы также собираем качественные данные по опросам и из других источников. Когда мы собираем количественные данные, мы можем разделить их на два типа: дискретные и непрерывные.

Дискретные данные

Дискретные данные — это данные, для которых все значения в действительной числовой строке невозможны — возможны только определенные значения. Например, оценка, которую вы получаете на школьном экзамене (A, B, C, D или E), является примером дискретных данных, потому что ваша оценка может принимать только одно из этих 5 возможных значений и ничего больше.Дискретные данные можно подразделить на три категории: двоичные, номинальные и порядковые.

Двоичные данные: Двоичные данные принимают только два возможных значения. Например, лампа горит или лампа выключена, ответ — истина или ложь, 0 или 1, да или нет и т. Д. Если вы собираете данные о количестве отчетов, в которых есть ошибка, это будет пример двоичных данных.
Номинальные данные: Набор номинальных данных может принимать более двух значений, но эти значения не упорядочены — нет естественного упорядочивания или сравнения этих значений.Например, национальность, род занятий, регион, категория дефекта и т. Д. Если вы собираете данные о различных типах ошибок, допущенных отделом, это будет пример номинальных данных.
Порядковые данные: Порядковые данные также принимают несколько значений, но они естественным образом упорядочены — можно сделать вывод, что одно лучше другого. Например, оценки на экзамене, результаты забега, результаты опроса клиентов и т. Д. Например, если вы проводите опрос, и на него есть пять ответов: «Плохо», «Ниже среднего», «Среднее», « Выше среднего »и« Отлично ».Эти пять ответов упорядочены так, чтобы быть примером порядковых данных.

Непрерывные данные

В непрерывном наборе данных теоретически возможно любое значение. Например, вы можете получить такое значение, как 2.37983. Все значения на прямой числовой строке могут быть возможными значениями данных. Например, длина таблицы может принимать любое значение. Только приборные измерения могут ограничивать количество десятичных знаков, которые мы можем сообщить. Если бы у нас был лучший измерительный прибор, теоретически возможно любое значение.Примерами непрерывных данных являются те, которые обычно измеряются, такие как температура, давление, влажность, длина, время и т. Д. Непрерывные данные могут быть дополнительно классифицированы как измеренные по шкале интервалов или шкале отношений.

Интервальная шкала: Интервальная шкала — это те значения, которые не имеют естественного нуля. Вы не можете взять соотношение этих чисел — например, температуру комнаты, измеренную в градусах Цельсия.

Масштаб отношения: Масштаб отношения — это те значения, которые имеют натуральный ноль.Например, температура в комнате измеряется в градусах Кельвина. Температура не может опускаться ниже 0 К. Например, среднее время, необходимое для ответа на анкету опроса клиентов, показанную ниже, является примером непрерывных данных.

Вопросы

Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы узнать, можем ли мы классифицировать различные типы данных. Классифицируйте следующие данные как непрерывные или дискретные.

• Количество ДТП за месяц в Чикаго
• Результаты опроса об удовлетворенности клиентов (по шкале от 1 до 5)
• Время доставки товара покупателю в днях
• Процент людей, отсутствующих в классе
• Выручка от продаж продукта за каждый квартал (измеряется в долларах США)

Ответы на приведенные выше вопросы: а) дискретный, б) дискретный, в) непрерывный, г) дискретный и д) непрерывный.Для количества дорожно-транспортных происшествий оно дискретно, потому что у нас может быть только целое число дорожно-транспортных происшествий. Например, у вас может быть 2 или 3 несчастных случая, но не может быть 2,3 несчастных случая в месяц. Для опроса удовлетворенности клиентов он дискретный, потому что вы можете иметь только значения от 1, 2, 3, 4 или 5, но не любые числа между ними. В отношении времени, необходимого для доставки продукта, теоретически у вас может быть 2,3 дня доставки или возможна любая стоимость, поэтому это непрерывно. Для процента людей, отсутствующих в классе, это соотношение двух дискретных чисел и, следовательно, должно рассматриваться как дискретное.Невозможно использовать все значения — например, если в классе 10 человек, а 1 отсутствует, вы получите 0,1 (отсутствует 10%) или если 2 человека отсутствуют, вы получите 0,2 (отсутствует 20%), вы не можете получить никаких значений между. Следовательно, это следует строго рассматривать как дискретное. Наконец, выручка от продаж измеряется в долларах США и, следовательно, должна рассматриваться как непрерывная, любое значение теоретически возможно.

Всегда обращайте внимание на основную природу данных, чтобы определить, является ли набор данных непрерывным или дискретным.Если базовые данные дискретны, то данные следует рассматривать как дискретные. Таким образом, соотношение двух дискретных чисел следует рассматривать как дискретное, например,% элементов, зафиксированных правильно с первого раза. Соотношение дискретных и непрерывных значений следует рассматривать как непрерывное, например среднее время ремонта телевизора.

---

Следуйте за нами в LinkedIn, чтобы получать последние сообщения и обновления.

Vector vs Raster: в чем разница между типами пространственных данных ГИС?

Какие типы данных ГИС существуют?

Пространственные данные наблюдения сосредоточены на местах.

Каждый дом, каждое дерево, каждый город имеют свои уникальные координаты широты и долготы.

Двумя основными типами пространственных данных являются векторные и растровые данные в ГИС. Но в чем разница между растровыми и векторными данными?

Когда нам следует использовать растр, а когда — векторные функции? Узнайте больше о часто используемых моделях пространственных данных.

Векторные модели — точки, линии и многоугольники

Векторные данные — это , а не , состоящие из сетки пикселей.Вместо этого векторная графика состоит из вершин и путей.

Три основных типа символов для векторных данных — это точки, линии и многоугольники (области). Поскольку картографы используют эти символы для представления реальных объектов на картах, им часто приходится принимать решение, основываясь на уровне детализации карты.

Точки — координаты XY

Векторные точки — это просто координаты XY. Как правило, это широта и долгота с пространственной системой отсчета.

Когда объекты слишком малы для представления в виде полигонов, используются точки. Например, вы не можете увидеть границы города в глобальном масштабе. В этом случае карты часто используют точки для отображения городов.

Линии соединяют вершины

Векторные линии соединяют каждую вершину путями. По сути, вы соединяете точки в заданном порядке, и получается векторная линия , каждая точка которой представляет вершину.

Линии обычно представляют собой линейные объекты.Например, на картах реки, дороги и трубопроводы показаны в виде векторных линий. Часто на более загруженных магистралях есть более толстые полосы, чем на заброшенных дорогах.

С другой стороны, сети представляют собой линейные наборы данных, но они часто считаются разными. Это связано с тем, что линейные сети являются топологически связными элементами. Они состоят из развязок и поворотов с возможностью подключения.

Если вам нужно найти оптимальный маршрут с использованием сети транспортных линий, он будет следовать установленным правилам. Например, он может ограничивать повороты и движение на улицах с односторонним движением.

Полигоны соединяют вершины и замыкают путь

Когда вы соединяете набор вершин в определенном порядке и закрываете его, это теперь объект с векторным полигоном . При создании многоугольника первая и последняя пары координат совпадают.

Картографы используют многоугольники, чтобы показать границы, и все они имеют площадь. Например, площадь здания составляет квадратный метр, а у сельскохозяйственных полей — площадь посевных площадей.

Типы растров: дискретные и непрерывные

Растровые данные состоят из пикселей (также называемых ячейками сетки).Обычно они расположены на правильном расстоянии друг от друга и имеют квадратную форму, но это не обязательно. Растры часто выглядят пиксельными, потому что каждый пиксель имеет собственное значение или класс.

Например:

Каждое значение пикселя на спутниковом изображении имеет значение красного, зеленого и синего цветов. В качестве альтернативы каждое значение на карте высот представляет определенную высоту. Это может быть что угодно, от дождя до растительного покрова.

Растровые модели удобны для хранения постоянно меняющихся данных. Например, поверхности высот, температура и загрязнение свинцом.

Модели растровых данных делятся на 2 категории — дискретные и непрерывные.

Дискретные растры имеют разные значения

Дискретные растры имеют отдельные темы или категории. Например, одна ячейка сетки представляет класс земного покрова или тип почвы.

На дискретной растровой карте земельного покрова / использования вы можете выделить каждый тематический класс. Каждый класс можно отдельно определить, где он начинается и где заканчивается. Другими словами, каждая ячейка земного покрова может быть определена и заполняет всю площадь ячейки.

Дискретные данные обычно состоят из целых чисел для представления классов. Например, значение 1 может представлять городские районы, значение 2 — лес и так далее.

Непрерывные растры имеют постепенное изменение

Непрерывные растры (недискретные) — это ячейки сетки с постепенно изменяющимися данными, такими как высота, температура или аэрофотоснимок.

Непрерывная растровая поверхность может быть получена из фиксированной точки регистрации . Например, в цифровых моделях рельефа в качестве точки регистрации используется уровень моря.Каждая ячейка представляет собой значение выше или ниже уровня моря. В качестве другого примера значения ячеек аспекта имеют фиксированные направления, такие как север, восток, юг или запад.

Явления могут постепенно изменяться вдоль непрерывного растра от определенного источника . Растр, изображающий разлив нефти, может показать, как жидкость переходит от высокой концентрации к низкой. В источнике разлива нефти концентрация выше и распространяется наружу с уменьшающимися значениями в зависимости от расстояния.

Преимущества и недостатки векторных данных

Каковы преимущества использования векторных данных?

Поскольку векторные данные имеют вершины и пути, это означает, что графический вывод обычно более эстетичен. Кроме того, это обеспечивает более высокую географическую точность, поскольку данные не зависят от размера сетки.

Правила топологии могут помочь в обеспечении целостности данных с помощью векторных моделей данных. Мало того, сетевой анализ и операции близости используют векторные структуры данных.

Каковы недостатки использования векторных данных?

Непрерывные данные плохо хранятся и отображаются в виде векторов. Если вы хотите отображать непрерывные данные в виде вектора, это потребует существенного обобщения.

Хотя топология полезна для векторных данных, она часто требует интенсивной обработки. Любые изменения объектов требуют обновления топологии. Алгоритмы векторных манипуляций с множеством функций сложны.

Знаете ли вы? Модель данных спагетти

Модель данных спагетти была одной из первых концептуальных моделей, добавляющих структуру к объектам ГИС.Это была простая модель ГИС, в которой линии могут пересекаться без пересечения или топология без атрибутов.

В чем преимущества растра?

Формат растровой сетки — это модель данных для спутниковых данных и других данных дистанционного зондирования. Для растровых позиций понять размер ячеек просто.

Алгебра карт с растровыми данными обычно выполняется быстро и легко. В целом количественный анализ интуитивно понятен с использованием дискретных или непрерывных растров.

Какие недостатки у растра?

Поскольку размер ячейки влияет на качество графики, она может иметь пиксельный вид.Чтобы проиллюстрировать, линейные объекты и пути трудно отобразить.

Вы не можете создавать наборы сетевых данных или выполнять правила топологии для растров. Кроме того, у вас нет гибкости с таблицами атрибутов растровых данных.

Наборы растровых данных могут стать потенциально очень большими, поскольку они записывают значения для каждой ячейки изображения. По мере увеличения разрешения размер ячейки уменьшается. Но это происходит за счет скорости обработки и хранения данных.

Вектор против растра: типы пространственных данных

Не всегда однозначно, какой тип пространственных данных следует использовать для своих карт.

В конце концов, все сводится к тому, как картограф концептуализирует объект на своей карте.

• Хотите работать с пикселями или координатами? Растровые данные работают с пикселями. Векторные данные состоят из координат.
• Каков масштаб вашей карты? Vectors позволяет масштабировать объекты до размеров рекламного щита. Но вы не получите такой гибкости с растровыми данными
• Есть ли у вас ограничения на размер файла? Размер растрового файла может быть больше по сравнению с наборами векторных данных с тем же явлением и площадью.

Структуры пространственных данных

Типы пространственных данных предоставляют информацию, необходимую компьютеру для восстановления пространственных данных в цифровой форме.

В растровом мире у нас есть ячейки сетки, представляющие реальные объекты. В векторном мире у нас есть точки, линии и многоугольники, состоящие из вершин и путей.

Как векторные, так и растровые данные имеют свои преимущества и недостатки.

Но не переживайте:

Потому что вы можете конвертировать вектор в растр.И наоборот.

Есть что добавить? Дайте мне знать, оставив комментарий ниже.

Дискретный атрибут — обзор

1.2.3 Логические отношения

Логические отношения можно рассматривать как обобщение дискретных функций. В отличие от функций, здесь нет единой зависимой дискретной переменной (класса), и все переменные (атрибуты) обрабатываются одинаково. Иногда некоторые переменные имеют неизвестные значения, и мы хотим их предсказать. В других случаях все переменные имеют известные значения, и мы хотим проверить, выполняется ли отношение для этого конкретного набора значений.В соответствии с выразительной силой языка, используемого для описания обучающих примеров и логических отношений, мы различаем обучающие ассоциации и индуктивное логическое программирование .

Ассоциации . Мы говорим об ассоциациях, когда используется пропозициональное (с атрибутами) описание данных, например, в классификации и регрессии, единственное отличие состоит в отсутствии зависимой переменной. Каждая переменная, в свою очередь, может считаться независимой (ее значение указывается) или зависимой (ее значение не указывается).Из-за отсутствия явно определенной зависимой переменной обучение ассоциаций часто считается неконтролируемым вместе с кластеризацией (будет описано позже).

Простой подход к ассоциативному обучению состоит в том, чтобы разбить задачу на a задачи обучения, a — количество атрибутов. В каждой новой задаче один атрибут рассматривается как целевая (зависимая) переменная, тогда как другие рассматриваются как независимые переменные. Тип проблемы обучения (классификация или регрессия) зависит от типа атрибута (дискретный или непрерывный).Два подхода к ассоциативному обучению — это ассоциативные нейронные сети и ассоциативные правила.

•

Ассоциативные нейронные сети — это искусственные нейронные сети, в которых каждый нейрон может служить как входом, так и выходом. Каждый нейрон представляет один атрибут. Нейроны взаимно связаны двусторонними связями, так что сигнал может распространяться в любом направлении. Значение сигнала умножается на вес соединения. Каждый нейрон вычисляет свою взвешенную сумму входящих соединений.Эта (нормализованная) сумма представляет значение атрибута. В ассоциативной нейронной сети начальное состояние определяется заданными значениями атрибутов. После начальной настройки все нейроны начинают асинхронно и параллельно вычислять свои выходные данные. Этот процесс продолжается до тех пор, пока выходы всех нейронов не перестанут изменяться. Таким образом вычисляются неизвестные значения атрибутов.

Задача алгоритма обучения — установить веса для соединений между каждой парой нейронов. По используемому алгоритму обучения мы говорим о нейронных сетях Хопфилда и Байеса.Нейронные сети Хопфилда основаны на корреляции состояния активности нейронов. Байесовские нейронные сети используют в каждом нейроне наивное правило байесовского обучения для вычисления взвешенной суммы. Точно так же его правило обучения вычисляет условную вероятность активности каждого нейрона с учетом состояний других нейронов.

Ассоциативные нейронные сети часто используются для распознавания образов, когда известны только частичные данные, а недостающую часть необходимо восстановить. Например, при распознавании лиц видна только часть лица.Другое использование — в задачах комбинаторной оптимизации, где параметры (атрибуты) конкурируют друг с другом в том смысле, что более высокие значения одного могут приводить к более низким значениям других. Ассоциативные нейронные сети стремятся найти компромисс — локально оптимальную комбинацию значений параметров.

•

Правила ассоциации аналогичны правилам классификации. Они различаются консеквентом, где вместо класса может встречаться любой атрибут. Антецедент состоит из конъюнктивно связанных терминов, построенных на основе других атрибутов.Цель изучения правил ассоциации — найти новые интересные отношения между атрибутами. Они могут способствовать (человеческому) знанию определенной проблемы и давать представление о закономерностях в данных. Задача алгоритма обучения — найти все правила ассоциации, которые одновременно являются точными и интересными.

Правила ассоциации первоначально использовались в анализе корзины . С их помощью торговцы могут планировать расстановку товаров на полках в своем магазине.Например, в правиле может быть сказано, что существует высокая вероятность того, что покупатель, покупающий муку, сахар и орехи, также купит яйца.

Индуктивное логическое программирование. В индуктивном логическом программировании (ILP) исчисление предикатов первого порядка используется в качестве языка описания. Обычно это ограничивается предложениями Horn с отрицанием или, что эквивалентно, выражениями Prolog. Проблема обучения описывается с помощью базовых знаний (набор отношений или программ Пролога) и наборов положительных (истинных) и отрицательных (ложных) фактов (примеров) для целевого отношения.Задача алгоритма обучения — вывести целевое отношение (программу на Прологе), охватывающую как можно больше положительных и как можно меньше отрицательных примеров. ILP можно рассматривать как процесс открытия систем логических уравнений.

На практике индуктивное логическое программирование используется для решения геометрических и пространственных задач, таких как предсказание структуры химических соединений, определение экспрессии генов в функциональной геномике, пространственное планирование и распознавание подпространства, а также задачи статики и моделирования в машиностроении.

Определение дискретных данных

Определение дискретных данных:

В этой статье мы представляем отдельный отчет о дискретных данных. К концу нашего совместного времени вы сможете с уверенностью использовать дискретные данные.

Обзор: Что такое дискретные данные?

Есть две категории данных:

• Непрерывные данные — это данные, которые можно измерить в бесконечном масштабе. Они могут принимать любое значение между двумя числами, независимо от того, насколько они малы.Мерой может быть практически любое значение на шкале. Измерения времени, высоты, температуры и толщины — все это примеры непрерывных данных.
• Дискретные данные — это данные, такие как вхождения, пропорции или характеристики (например, прошел или не прошел), и они подсчитываются (например, количество или доля людей, ожидающих в очереди, или количество дефектных элементов в выборке). Дискретные данные считаются неотрицательными целыми числами (1, 2, 3 и т. Д.).

Возьмем, к примеру, цвет.Ваш продукт может быть пяти разных цветов или категорий. Вы можете подсчитать появление каждого цвета (категории) в вашей выборке данных. Счетчик неделим — не имеет смысла иметь 1,5 синих продукта.

1 преимущество и 2 недостатка дискретных данных

Есть несколько важных вещей, которые нужно знать о дискретных данных.

1. Он предоставляет информацию о количестве элементов в каждой мере процесса или категории результата.

Дискретные данные можно суммировать в таблице частот, в которой показано количество каждой категории в выборке данных.

2. Требуется больше данных при использовании в графическом анализе и статистических тестах.

Дискретные данные требуют больших объемов выборки для графиков и статистического анализа. Сбор достаточно большой выборки может быть дорогостоящим с точки зрения времени, денег и персонала. С другой стороны, сбор данных может быть проще, чем непрерывные данные, если у вас есть четкие определения категорий данных.

Дискретные данные менее эффективны, чем непрерывные. Он может сказать вам, есть ли дефект в весе продукта, но не может сказать, сколько на самом деле весит продукт.

3. Качество зависит от системы измерения, которая его генерирует.

Я называю это недостатком, но анализ системы измерений — это действительно начальная цена для анализа дискретных данных. Дискретные данные могут получать как люди, так и машины.

Важно убедиться, что люди, сортирующие данные по категориям (иногда называемые инспекторами), согласовывают категорию для данного продукта.

Машины, которые предоставляют данные подсчета, также должны быть изучены, чтобы определить, заслуживают ли они доверия.Вы как специалист по анализу дискретных данных обязаны изучить и исправить любые проблемы с вашими инспекторами или измерительным оборудованием до анализа данных, которые они предоставляют.

Почему важно понимать дискретные данные?

Вы должны определить, являются ли данные, генерируемые измерениями процессов и / или выходными данными процесса, дискретными по своей природе, чтобы выполнить следующие два действия.

Выбрать правильную статистику для описания образца

Дискретные данные можно суммировать путем подсчета вхождений каждой категории.Вы также можете рассчитать долю (или процент) вхождений категории в выборку.

Чтобы правильно выбрать инструмент анализа

Инструмент, который вы хотите использовать в графическом или статистическом анализе, потребует либо дискретных данных, либо непрерывных данных.

Если, например, вы случайно используете дискретные данные для инструмента, который требует непрерывных данных, вы можете сделать неверные выводы на основе результатов этого инструмента. Если вы будете действовать в соответствии с этими неверными выводами, вы можете не получить желаемых результатов, зря тратя время и деньги.

Промышленный пример дискретных данных

Были собраны дискретные данные теста печи для отверждения (прошел / не прошел тест), чтобы проверить, можно ли использовать печь для отверждения для нового продукта. Инженер хочет проверить, сколько раз тест печи не удался или прошел. Инженеру необходимо:

1. Убедитесь, что прохождение теста печи для отверждения можно правильно определить с помощью исследования Gage R&R. Предполагая, что датчик прошел…
2. Проведите 30 испытаний в печи для отверждения в течение одного дня отверждения нового продукта.Классифицируйте каждый из них как пройденный (в диапазоне температур для нового продукта) или как неудачный.
3. Изобразите данные в виде гистограммы.

Гистограмма из 30 дискретных точек данных имеет 20 отказов и 10 проходов.

Что могут сказать нам эти дискретные данные о прохождении / отказе о процессе отверждения?

1. Дискретные данные ничего не говорят о центре или разбросе данных, а только о том, сколько показаний прошло испытание в печи для отверждения, а сколько — нет.
2. Количество отказов печи для отверждения в два раза больше, чем проходов.Это не хорошие новости.
3. Дискретные данные могут сказать нам, на сколько больше неудачных испытаний печи для отверждения, чем пройденных испытаний. Однако дискретные данные не могут сказать нам, выходит из строя печь для отверждения, слишком холодная или слишком горячая. Для этого нам нужны непрерывные данные о температуре.

Основываясь на том, что они узнали из гистограммы дискретных данных, инженер решил принять меры и изучить компоненты печи для отверждения.

Механическая проверка духовки показала, что термостат не работает.Его заменили. Количество неудачных тестов теперь равно 0, и печь для отверждения годна для использования с новым продуктом.

3 передовых метода работы с дискретными данными

Если вы хотите анализировать данные как эксперт, помните об этих трех вещах.

1. Используйте Excel или статистическую и графическую компьютерную программу для анализа дискретных данных.

Времена, когда дискретные данные отображались в частотных таблицах и вручную вычислялись статистические данные, давно прошли.Найдите программу анализа, которая соответствует вашим потребностям и вашему бюджету.

Ваша компания может разрешить вам загрузку Minitab, JMP или Excel. Если нет, вы можете поискать в Интернете бесплатное программное обеспечение для статистики с открытым исходным кодом. Например, программное обеспечение «R» является бесплатным и используется многими университетами.

2. Оцените стабильность данных перед тем, как начать анализ дискретных данных.

Прежде чем использовать дискретные данные для представления показателя или результата процесса, важно знать, находится ли ваш процесс под статистическим контролем.

Если график дискретных данных нестабилен, следует провести некоторую работу по улучшению процесса, чтобы приблизить его к стабильности.

Анализ дискретных данных, которые нестабильны, применяется только к этой выборке дискретных данных. Если процесс находится под статистическим контролем, анализ дискретных данных также может быть применим к образцам процесса из ближайшего будущего.

3. Постройте данные, постройте данные, постройте данные

Картинка стоит тысячи слов. Статистика поддерживает графики, а не наоборот.Всегда начинайте анализ дискретных данных с частотных таблиц, гистограммы и контрольной диаграммы.

Часто задаваемые вопросы о дискретных данных

Какие графики лучше использовать с дискретными данными?

Есть много — гистограммы, диаграммы Парето и контрольные диаграммы являются одними из самых популярных.

Можно ли обрабатывать дискретные данные как непрерывные?

Иногда. Если дискретные данные являются двоичными по своей природе (например, пройдены или не пройдены), тогда нет, вам следует подсчитывать только вхождения двух категорий данных.

Однако, если дискретные данные представляют собой упорядоченные данные подсчета (например, 1 меньше 2, а оба меньше 3), и вы видите 10 или более возможных значений подсчетов (шкалы оценок от 1 до 10). , например), то вы можете безопасно использовать непрерывную статистику, такую ​​как среднее, и построить данные в виде гистограммы.

Если вы считаете, что у вас есть такие данные, посоветуйтесь со своим экспертом по анализу данных, прежде чем начинать анализ.

Несколько заключительных мыслей о дискретных данных

Дискретные данные — это переменные «категории» (например,грамм. цвет, тип дефекта или сдал / упал) или заказанные рейтинговые шкалы (например, шкалы Лайкерта для силы согласия).