Структуры многомерных данных
Точечные и пространственные данные. Отображение в одномерном пространстве, сеточна органзация. K-d-деревья, тетрарные деревья и K-D-B-деревья. Требования к структурам многомерных данных. Свойства точечного пространства. Объекты с переменной размерностью.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | презентация |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 11.10.2013 |
| Размер файла | 125,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.
Подобные документы
Индексирование в базах данных. Создание индекса, его типы, виды и структура. Индексы для последовательных файлов. Неупорядоченные и упорядоченные файлы. Типы хеширования, древовидные структуры для многомерных данных. Деревья квадрантов и их вершины.
реферат [2,6 M], добавлен 19.06.2015B деревья как сбалансированные деревья для быстрого доступа к информации на устройствах с прямым доступом, история их разработки и функции, оценка возможностей и эффективности работы. Страничная организация памяти. Вставка вершины в красно-черные деревья.
презентация [614,0 K], добавлен 19.10.2014Сбалансированные многоходовые деревья поиска. Исследование структуры B+-дерева, её основные операции. Доказательство их вычислительной сложности. Утверждение о высоте. Поиск, вставка, удаление записи, поиск по диапазону. B+-деревья в системах баз данных.
курсовая работа [705,5 K], добавлен 26.12.2013Двоичные деревья в теории информации. Двоичные кодовые деревья допускают интерпретацию в рамках теории поиска. Обоснование выбора, описание алгоритма и структур данных. Обоснование набора тестов. Построение оптимального кода. Сущность алгоритма Хаффмана.
курсовая работа [241,6 K], добавлен 17.10.2008Пример дерева решений. Анализ древовидной структуры данных. Предикторные (зависимые) переменные как признаки, описывающие свойства анализируемых объектов. Решение задач классификации и численного прогнозирования с помощью деревьев классификации.
презентация [391,1 K], добавлен 09.10.2013Получение и обработка данных о веб-сайте. Иерархическая классификация, алгоритмы машинного обучения. Решающие деревья, плоские классификаторы. Метрики оценки качества. Полная точность (accuracy), кросс-валидация. Параллельные вычисления, хранение данных.
курсовая работа [276,8 K], добавлен 04.09.2016Изучение возможностей среды статистических вычислений R для классификации многомерных неоднородных ассиметричных данных с помощью Expectation-Maximization (EM) алгоритмов. Использование R для анализа модели смеси вероятностных распределений (FMM).
реферат [1,8 M], добавлен 09.12.2014Знакомство с возможностями среды статистических вычислений R для классификации многомерных неоднородных ассиметричных данных. EM алгоритм как общий метод для нахождения оценок максимального правдоподобия параметров моделей по данным с пропусками.
реферат [449,2 K], добавлен 14.12.2014Линейные динамические структуры. Построение списочной структуры, состоящей из трехнаправленного и двух однонаправленных списков, связанных между собой. Дерево двоичного поиска для заданного множества целых чисел. Листинг программы на языках Си и Паскаль.
курсовая работа [451,1 K], добавлен 19.10.2013Изображения древовидной структуры. Десятичная система обозначений Дьюи. Стандартные формы представления деревьев. Представление деревьев с использованием списков, с использованием списков сыновей. Полное бинарное дерево. Основные операции над кучей.
презентация [495,0 K], добавлен 19.01.2014
