kaskadierender kugelbaum

Inhaltsverzeichnis

• Osage Orange Samen, 100 Samen Maclura Pomifera, Milchorangenbaum, L'Oranger Des Osages, Osagedoorn, Espino De Los Osages
• Informatik > Datenbanken
• Absicherung APPLE Osage Orange Pferd Apple Monkey Ball Maclura Pomifera Baumsamen

Wir unterteilen wieder jede dieser Sub-Sub-Kugeln und so weiter bis zu einer bestimmten Tiefe. Ein nicht klassifizierter Punkt muss in einen der verschachtelten Bälle fallen. Von Punkten innerhalb dieses verschachtelten Balls wird erwartet, dass sie dem Zielpunkt am nächsten sind. Punkte in anderen nahegelegenen Kugeln können auch näher dazu liegen (zum Beispiel kann dieser Punkt an der Grenze einer der Kugeln liegen). Trotzdem braucht man die Entfernung dieses nicht klassifizierten Punktes von allen Punkten in der n-Dimension nicht zu berechnen Platz. Die Kugelbaumbildung erfordert zunächst viel Zeit und Speicher, aber sobald verschachtelte Hyperkugeln erstellt und im Speicher platziert sind, wird die Entdeckung der nächsten Punkte einfacher.

• Kugelbäume werden in Verbindung mit anderen Arten von geometrischen Datenstrukturen verwendet.
• Die beste Datenstruktur für den nächsten Nachbarn für eine bestimmte Anwendung hängt jedoch davon ab Dimensionalität, Anzahl der Datenpunkte und zugrunde liegende Struktur der Daten.
• Nachdem Goku es den anderen gesagt hat, macht er sich zusammen mit Yamchu, Krillin, Tien und Chiaotzu auf den Weg, um den Baum zu zerstören.
• Die Explosion, die sie verursachen, zerstört die neuen Kreuzer Yamcha und Puar, in die sie hineinfliegen.
• Dieses Element ist keine einfache Zeichnung von Daten, sondern eine Struktur, die konzeptionelle Geometrie verwendet, die von Computerprogrammen verstanden werden kann.
• Jeder Punkt im n-dimensionalen Raum gehört zu einem der Cluster, aber nicht zu beiden.

Diese Pro-Verarbeitung hilft bei der Suche nach Punkten, die wahrscheinlich in ihrer Nachbarschaft liegen. Ohio Rosskastanie ist normalerweise ein kleiner bis mittelgroßer Baum (20-40 Fuß hoch) mit zusammengesetzten Blättern, die fünf ovale Blättchen haben. Eng verwandt ist die Gewöhnliche Rosskastanie (A. hippocastanum). Es ist Fuß hoch und hat normalerweise sieben statt fünf Blättchen.

Kugelbäume werden in Verbindung mit anderen Arten von geometrischen Datenstrukturen verwendet. Dazu gehören Binärbäume, bei denen ein Datenelement in zwei abgeleitete Teile aufgeteilt werden kann. Andere Formen umfassen Blattkugeln und andere Werkzeuge für die anspruchsvolle Modellierung von Daten.

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Zur Vereinfachung der Darstellung haben wir die vierte Spalte, die Klassenbezeichnungen für jeden Datensatz enthält, nicht gezeigt. Wir sortieren den Datensatz nach diesem Attribut und teilen ihn dann am Median in zwei Teile. Wenn True, dann werden Entfernungen und Indizes jedes Punktes bei der Rückgabe sortiert, sodass die erste Spalte die nächstgelegenen Punkte enthält.

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Eine weitere Datenstruktur zum Beschleunigen der Erkennung von Nachbarschaftspunkten ist die Ball-Tree-Datenstruktur. Die Kugelbaum-Datenstruktur ist sehr effizient, insbesondere in Situationen, in denen die Anzahl der Dimensionen sehr groß ist. Ein Kugelbaum ist ebenfalls ein binärer Baum mit einer hierarchischen Struktur. Da es sich um einen mehrdimensionalen Raum handelt, kann jede Kugel angemessen als Hypersphäre bezeichnet werden.

Die Kletten platzen auf, wenn sie reif sind, und geben 1 bis 4 essbare Nüsse im Inneren frei. Wenn die Datenmenge riesig ist und ihre Dimension auch sehr groß ist, sagen wir in Hunderten oder Tausenden, können diese wiederholten Entfernungsberechnungen sehr mühsam und zeitaufwändig sein. Um Venovi.de diesen Prozess zu beschleunigen und um das Messen von Entfernungen von allen Punkten in dem Datensatz zu vermeiden, wird ein gewisser Vorgriff auf Trainingsdaten durchgeführt.

Der Kugelbaum organisiert Daten auf verschiedene Weise, die bei der Analyse, Änderung und eventuellen Verwendung dieser Daten helfen. In diesem Blog und in den nächsten Blogs werde ich die Implementierung des k-nearest-neighbour (k-NN)-Algorithmus unter Verwendung von Python-Bibliotheken erörtern. In diesem Blog möchte ich auf einfache Weise erklären, wie die Klassifizierung eines Datensatzes beschleunigt werden kann, indem Datenstrukturen im K-Nearest-Neighbour-Algorithmus erstellt werden. Ich werde zwei Indizierungsstrukturen K-d-Tree und Ball-Tree erläutern, die beide in Python-Bibliotheken verfügbar sind.