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
Beim k-Nearest-Neighbour-Algorithmus werden die Beispieldaten zunächst in einem n-dimensionalen Raum dargestellt, wobei „n“ die Anzahl der Datenattribute ist. Jeder Punkt im n-dimensionalen Raum ist mit seinem Klassenwert gekennzeichnet. Um die Klassifizierung von nicht klassifizierten Daten zu entdecken, wird der Punkt auf diesem n-dimensionalen Raum aufgetragen und Klassenetiketten der nächsten k Datenpunkte werden notiert. Diejenige Klasse, die unter den k nächsten Datenpunkten am häufigsten vorkommt, wird als Klasse des neuen Datenpunkts genommen. Das heißt, die Entscheidung erfolgt durch Abstimmung über k benachbarte Punkte. Einer der großen Vorteile dieses generischen K-Nearest-Neighbor-Algorithmus für die Klassifizierungserkennung ist, dass er für parallele Operationen zugänglich ist.
- 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.
- Die Explosion, die sie verursachen, zerstört die neuen Kreuzer Yamcha und Puar, in die sie hineinfliegen.
Ohio Rosskastanie verfärbt sich im Herbst orangerot bis rotbraun; Rosskastanien werden gelb oder braun. Beide tragen im Frühling auffällige Blüten, denen stachelige oder stachelige Kapseln folgen, die sich im Herbst öffnen, um 1 oder 2 Nüsse im Inneren freizusetzen. Im Gegensatz zu echten Kastanien sind die Nüsse der Aesculus-Arten für den Menschen giftig, wenn sie gegessen werden. Sie müssen kein ausgebildeter Baumpfleger sein, um zu bemerken, dass bestimmte Bäume einzigartige Merkmale haben, die Ihnen helfen können, sie zu identifizieren.
Andernfalls werden Nachbarn in einer willkürlichen Reihenfolge zurückgegeben. Aussichtspunktbäume sind ebenfalls ähnlich, aber sie werden binär in eine Kugel und die verbleibenden Daten aufgeteilt, anstatt zwei Kugeln zu verwenden. Nur wenige Baumarten haben kugelige, stachelige Samenkapseln, und jeder dieser stacheligen Bäume hat charakteristische Merkmale.
Osage Orange Samen, 100 Samen Maclura Pomifera, Milchorangenbaum, L'Oranger Des Osages, Osagedoorn, Espino De Los Osages
Nachdem der Terror nun vorbei ist und Icarus offenbar noch am Leben ist, genießen die Z Fighters ihre Zeit auf einem weiteren Campingausflug, während Piccolo friedlich in der Nähe eines Wasserfalls meditiert. Für diejenigen, die Zeiger verwenden, um im Code auf einen Kugelbaum zu verweisen, legt eine zusätzliche Syntax fest, wie der Kugelbaum aufgebaut ist und wie er aussehen würde. Dazu gehören eine Syntax für einen Radius für jeden Ball und andere Abgrenzungen dieser „virtuellen Räume“, die den Ballbaum effektiv aufbauen und Säulenbäume definieren. Betrachten Sie einen dreidimensionalen Datensatz, der in Tabelle 0 unten links gezeigt ist.
Informatik > Datenbanken
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.
Das Ziel eines solchen Algorithmus ist es, einen Baum zu erzeugen, der Abfragen des gewünschten Typs (z. B. nächster Nachbar) im Durchschnittsfall effizient unterstützt. Die spezifischen Kriterien eines idealen Baums hängen von der Art der zu beantwortenden Frage und der Verteilung der zugrunde liegenden Daten ab. Ein allgemein anwendbares Maß für einen effizienten Baum ist jedoch eines, das das Gesamtvolumen seiner internen Knoten minimiert.
Absicherung APPLE Osage Orange Pferd Apple Monkey Ball Maclura Pomifera Baumsamen
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.