Sıklığı büyük ölçüde farklılık gösteren nokta süreçleri için kuadratlar nasıl oluşturulur?


9

Daha sonra bazı boyutsal küçültme tekniklerini uygulamak için birkaç nokta işleminde (veya bir işaretli nokta işleminde) kuadrat sayımı analizi yapmak istiyorum.

İşaretler aynı şekilde dağılmaz, yani bazı işaretler oldukça sık görülür ve bazıları oldukça nadirdir. Bu nedenle, 2B alanımı normal bir ızgarada bölemiyorum, çünkü daha sık işaretler, daha az sık olanları "maskeleyecek" ve görünümlerini maskeleyecek.

Böylece, her hücrenin içinde en fazla N noktası olacak şekilde ızgaramı oluşturmaya çalıştım (bunu yapmak için, hiçbir hücre N noktasından daha fazla olmayana kadar her bir hücreyi dört küçük (ve eşit boyutta) hücreye tekrarlı olarak bölüyorum. o).

Bu "normalleştirme" tekniği hakkında ne düşünüyorsunuz? Bu tür şeyleri yapmanın standart bir yolu var mı?


1
Düzenli bir ızgara kullanırsanız ve daha sık işaretler daha az sıklıkta olanlardan daha fazla olursa, bu "bunalım" ve "maskeler" şeylerini nasıl görüyorum. Biraz ayrıntı verebilir misiniz? Her bir kuadratın içeriğini yalnızca en yaygın işaretle mi yoksa böyle bir şeyle mi değiştirmeye çalışıyorsunuz?
Wayne

Yanıtlar:


1

Quadrat analizini sadece normal ızgaralarda kullandım. Örnekleme verilerinin dağılımını bilinen bir işlemle, örneğin rasgele karşılaştırmak olan amaca ilişkin olarak yardımcı olmuştur. Bu nedenle düzenli bir ızgara iyi çalıştı.
Geliştirdiğiniz ve açıkladığınız yöntemin kuadrat sayımı olduğundan emin değilsiniz. Örneğin hareketli ortalama yönteminde, bir seçenek işlem için komşu sayısını saymaktır, yani ortalama, basitçe bir daire (2B) veya küre (3B) içinde arama yapılarak yapılır. Yönteminiz, seçilen örneklerin biraz farklı kullanımıyla benzer.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.