Saltos de cabeza y cola

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Saltos de cabeza y cola es un nuevo algoritmo de agrupamiento plan de datos con una distribución de cola pesados tales como leyes de la energía y lognormal. La distribución de colas pesadas puede ser simplemente referida al patrón de escalado de cosas mucho más pequeñas que las grandes. La clasificación se realiza a través de dividir las cosas en grande (o llamada la cabeza) y pequeños (o llamada la cola) las cosas alrededor de la media aritmética o promedio y luego recursivamente pasando por el proceso de dividir las grandes cosas hasta cosas mucho más pequeñas que los grandes ya no válido, o con las cosas más o menos similares sólo.[1]

Contenido

  • 1 Motivación
  • 2 Método
  • 3 Aplicaciones
  • 4 Referencias
  • 5 Lectura adicional

Motivación

Los saltos de cabeza y cola está motivado principalmente por la incapacidad de los métodos convencionales de clasificación como intervalos iguales, cuantiles, progresiones geométricas, desviación estándar, y Jenks natural rompe optimización para revelar el patrón subyacente de escalamiento de cosas mucho más pequeñas que las grandes. Tenga en cuenta que la noción de cosas mucho más pequeñas que grande no es sólo se refiere a la propiedad geométrica, sino también a las propiedades topológicas y semánticas. En este sentido, la noción debe interpretarse como cosas mucho más impopulares (o menos conectado) que los populares (o bien conectados), o las cosas mucho más sentidas que significativo.

Método

Dada una variable X que demuestra una distribución pesada cola, hay mucho más pequeño x que los grandes. Tomar la media de los xi y obtener la primera media m1. Luego calcular la segunda media para los xi superior a m1 y m2 obtener. De la misma manera recursiva, podemos conseguir m3 dependiendo de si se cumple la condición final de x no más mucho más pequeño que los grandes. Por simplicidad, suponemos que hay cuatro medios, m1, m2 y m3. Esta clasificación lleva a cuatro clases: [mínimo, m1], (m1, m2], (m2, m3], (m3, máximo]. El número de clases resultante se denomina ht-index, un índice alternativo dimensión fractal para caracterizar la complejidad de los fractales o características geográficas: cuanto mayor sea el índice de ht, el más complejo los fractales.[2]

Aplicaciones

En lugar de las cosas más o menos similares, hay cosas mucho más pequeñas que los grandes que nos rodea. Dada la ubicuidad de la escala patrón, saltos de cabeza y cola se encuentra para ser de utilidad para Mapeo estadístico, mapa generalización, mapeo cognitivo e incluso la percepción de la belleza.[3][4][5] Ayuda a visualizar el patrón subyacente de escalamiento de cosas mucho más pequeñas que las grandes.

Referencias

  1. ^ Jiang, Bin 2013a. "Saltos de cabeza y cola: un nuevo esquema de clasificación de datos con una distribución pesada cola", el geógrafo profesional, 65 (3), 482 – 494.
  2. ^ Jiang, Bin y Yin Junjun 2014. "Ht-índice para cuantificar el fractal o descamación estructura de características geográficas", anales de la Asociación de Geógrafos Americanos, 104(3), 530 – 541.
  3. ^ Jiang, Bin, Liu, Xintao y Jia, Tao (2013). "Escalamiento del espacio geográfico como una regla universal para la generalización del mapa", anales de la Asociación de Geógrafos Americanos, 103, 844 – 855.
  4. ^ Jiang, Bin (2013b). "La imagen de la ciudad fuera de la escala subyacente de artefactos de la ciudad o localidades", anales de la Asociación de Geógrafos Americanos, 103(6), 1552-1566.
  5. ^ Jiang, Bin y Sui, Daniel (2013). "Un nuevo tipo de belleza de la escala subyacente del espacio geográfico", el geógrafo profesional, DOI: 10.1080/00330124.2013.852037

Lectura adicional

  • Jiang, Bin (2014), saltos de cabeza y cola para visualizar el fractal o descamación estructura de características geográficas, https://www.UCL.AC.uk/spacetimelab/STLab-News-Publication/Bin-Jiang-Geospatial
  • Lin, Yue (2013), un estudio comparativo sobre natural y cabeza/cola rompe con modelos digitales de elevación. https://www.Diva-portal.org/Smash/record.JSF?PID=diva2:658963

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