الانتقال من المتوسط نان - ماتلاب

يناقش هذا البرنامج التعليمي كيفية استخدام ماتلاب لمعالجة الصور. ويفترض بعض الألفة مع ماتلاب (يجب أن تعرف كيفية استخدام المصفوفات وكتابة ملف M). من المفيد أن يكون لديك أدوات معالجة الصور ماتلاب، ولكن لحسن الحظ، لا حاجة إلى صناديق الأدوات لمعظم العمليات. يشار إلى الأوامر التي تتطلب صورة مربع الأدوات مع صورة الأدوات. تمثيل الصورة هناك خمسة أنواع من الصور في ماتلاب. الرمادي. يتم تمثيل صورة الرمادي M بكسل طويل القامة و N بكسل واسعة كما مصفوفة من نوع البيانات مزدوج من حجم M N. تشير قيم العنصر (على سبيل المثال ميماج (m، n)) إلى شدة تدرج الرمادي البكسل في 0،1 مع 0black و 1 ويت. ترويكولور رغب. يتم تمثيل الصورة الحمراء والأخضر والأزرق (رغب) ترويكولور كما ثلاثي الأبعاد M N 3 مصفوفة مزدوجة. يحتوي كل بكسل على مكونات حمراء وأخضراء وزرقاء على طول البعد الثالث مع قيم في 0،1، على سبيل المثال، مكونات اللون من البكسل (m، n) هي ميماج (m، n، 1) الأحمر، ميماج (m، n، 2) الأخضر، ميماج (م، ن، 3) blue. Indexed. يتم تمثيل الصور المفهرسة (بالتيتد) مع مصفوفة فهرس الحجم M N و مصفوفة كولورماب من الحجم K 3. و كولورماب يحمل كل الألوان المستخدمة في الصورة ومصفوفة مؤشر يمثل بكسل عن طريق الإشارة إلى الألوان في كولورماب. على سبيل المثال، إذا كان اللون 22 هو أرجواني ميكولورماب (22، :) 1،0،1. ثم ميماج (م، ن) 22 هو اللون الأرجواني pixel. Binary. وتمثل الصورة الثنائية مصفوفة منطقية M N حيث تكون قيم البكسل 1 (ترو) أو 0 (فالس).uint8. يستخدم هذا النوع ذاكرة أقل وبعض العمليات حساب أسرع من مع أنواع مزدوجة. للبساطة، هذا البرنامج التعليمي لا يناقش uint8 أبعد من ذلك. وعادة ما يكون تدرج الرمادي هو الشكل المفضل لمعالجة الصور. في الحالات التي تتطلب اللون، يمكن تحليل صورة ملونة رغب والتعامل معها على أنها ثلاث صور تدرج الرمادي منفصلة. يجب تحويل الصور المفهرسة إلى تدرج الرمادي أو رغب لمعظم العمليات. وفيما يلي بعض التلاعب والتحويلات المشتركة. وهناك عدد قليل من الأوامر تتطلب إيماج تولبوكس ويشار إليها مع مجموعة أدوات الصور. قراءة وكتابة ملفات الصور يمكن ماتلاب قراءة وكتابة الصور مع أوامر إمرياد و إموريت. على الرغم من أن عددا عريضا من تنسيقات الملفات مدعومة، بعضها ليس كذلك. استخدام إمفورماتس لمعرفة ما يدعم التثبيت الخاص بك: عند قراءة الصور، وهناك مشكلة مؤسفة هو أن إمريد يقوم بإرجاع بيانات الصورة في uint8 نوع البيانات، والتي يجب تحويلها إلى مضاعفة و ريسكالد قبل الاستخدام. لذلك بدلا من استدعاء إمريد مباشرة، يمكنني استخدام وظيفة M - ملف التالية لقراءة وتحويل الصور: انقر بزر الماوس الأيمن وحفظ getimage. m لاستخدام هذا M - وظيفة. إذا الصورة baboon. png في الدليل الحالي (أو في مكان ما في مسار البحث ماتلاب)، يمكنك قراءتها مع ميماج جيتيماج (baboon. png). يمكنك أيضا استخدام مسارات جزئية، على سبيل المثال إذا كانت الصورة في غتيماجيس دليل لوت الحالي مع جيتيماج (imagesbaboon. png). لكتابة صورة الرمادي أو رغب، استخدم الحرص على أن ميماج هو مصفوفة مزدوجة مع العناصر في 0،1if تحجيم بشكل غير صحيح، الملف المحفوظ ربما يكون فارغا. عند كتابة ملفات الصور، أوصي بشدة باستخدام تنسيق ملف ينغ. هذا الشكل هو خيار موثوق بها لأنه هو ضياع، ويدعم ترويكولور رغب، ويضغط بشكل جيد جدا. استخدم أشكالا أخرى بحذر. العمليات الأساسية فيما يلي بعض العمليات الأساسية على صورة تدرج الرمادي u. يشار إلى الأوامر التي تتطلب صورة مربع الأدوات مع صورة الأدوات. (ملاحظة: بالنسبة إلى أي صفيف، فإن الصيغة u (:) تعني أونرول u في متجه عمود، على سبيل المثال، إذا ش 1،50،2، ثم u (:) هي 1052.) على سبيل المثال، يتم استخدام قوة إشارة الصورة في (سنر) ونسبة الإشارة إلى الضوضاء القصوى (بشنر). وبالنظر إلى صورة نظيفة أوكليان والصورة الضوضاء الملوثة ش، كن حذرا مع القاعدة. والسلوك هو المعيار (v) على ناقلات الخامس يحسب سرت (سوم (v.2)). ولكن القاعدة (A) على المصفوفة A يحسب المستحثة L 2 مصفوفة القاعدة، لذلك القاعدة (A) هو بالتأكيد ليس سرت (المجموع (A (:) 2)). ومع ذلك فإنه من الخطأ السهل استخدام القاعدة (A) حيث كان ينبغي أن يكون المعيار (A (:)). مرشحات الخطية الترشيح الخطي هو تقنية حجر الزاوية لمعالجة الإشارات. ولإعطاء عرض موجز، يكون المرشح الخطي عملية يتم فيها تقييم الدالة الخطية عند كل بكسل x m، n على البكسل وجيرانه لحساب قيمة بكسل جديدة y m، n. المرشح الخطي في بعدين له الشكل العام حيث x هو الإدخال، y هو الإخراج، و h هو الاستجابة النبضية للمرشح. خيارات مختلفة من h تؤدي إلى المرشحات التي على نحو سلس، شحذ، وكشف حواف، على سبيل المثال لا الحصر التطبيقات. ويشار إلى الجانب الأيمن من المعادلة المذكورة أعلاه بإيجاز على أنه h x ويسمى التفاف h و x. ترشيح المجال المكاني يتم تنفيذ الترشيح الخطي ثنائي الأبعاد في ماتلاب مع التحويلات 2. لسوء الحظ، يمكن للكونف 2 التعامل مع التصفية بالقرب من حدود الصورة بواسطة الحشو الصفر، مما يعني أن نتائج التصفية عادة تكون غير ملائمة للبكسل بالقرب من الحدود. للتغلب على هذا، يمكننا أن لوحة صورة الإدخال واستخدام الخيار صالح عند استدعاء Conv2. وظيفة M - التالية يفعل ذلك. انقر بزر الماوس الأيمن ثم حفظ conv2padded. m لاستخدام هذا M - وظيفة. وفيما يلي بعض الأمثلة: يقال إن المرشح 2D يكون قابلا للفصل إذا كان يمكن التعبير عنه باعتباره المنتج الخارجي لمرشحين 1D H1 و H2. وهذا هو، h h1 (:) h2 (:). فمن أسرع لتمرير h1 و h2 من h. كما هو مذكور أعلاه بالنسبة إلى نافذة المتوسط ​​المتحرك والفلتر الغوسي. في الواقع، مرشحات سوبيل هكس و هي هي أيضا سيباراتابلما هي H1 و H2 فورييه المجال تصفية المجال المكاني تصفية مع conv2 هو بسهولة عملية مكلفة كومبوتاريالي. بالنسبة لمرشاح K K على صورة M N، تكلف CON2 الإضافات والضرب O (منك 2) أو O (N 4) التي تفترض M N K. بالنسبة للمرشحات الكبيرة، فإن التصفية في نطاق فورييه أسرع حيث يتم تقليل التكلفة الحسابية إلى O (N 2 لوغ N). وباستخدام خاصية مضاعفة التلافيف لتحويل فورييه، يحسب الالتفاف بالتساوي بواسطة النتيجة المكافئة للإشارة 2 (x، h) باستثناء الحدود، حيث يستخدم الحساب أعلاه امتدادا دوريا للحدود. ويمكن أيضا القيام بالتصفية القائمة على فورييه مع تمديد الحدود المتماثلة من خلال عكس المدخلات في كل اتجاه: (ملاحظة: طريقة أكثر كفاءة هي التراكب ففت - إضافة تصفية. وتستخدم أدوات معالجة الإشارات التراكب ففت - إضافة في بعد واحد في ففتفيلت .) المرشحات غير الخطية المرشح غير الخطية هو عملية حيث كل بكسل يم تصفيتها، n هي وظيفة غير خطية من شم، n وجيرانها. هنا نناقش بإيجاز أنواع قليلة من المرشحات غير الخطية. ترتيب مرشحات إحصائية إذا كان لديك إيماج تولبوكس، يمكن إجراء فلاتر الإحصائية النظام مع ordfilt2 و medfilt2. يقوم عامل تصفية إحصائية للطلب بفرز قيم البكسل فوق الحي ويختار القيمة الأكبر k. الحد الأدنى، والمرشحات القصوى، ومتوسط ​​هي حالات خاصة. المرشحات المورفولوجية إذا كان لديك صورة أدوات، بومورف تنفذ العمليات المورفولوجية المختلفة على الصور الثنائية، مثل تآكل، تمدد، فتح، وثيقة، والهيكل العظمي. هناك أيضا الأوامر المتاحة للمورفولوجيا على الصور الرمادي: إيميرود. إمديلات و إمتوفات. من بين أمور أخرى. بناء الفلتر الخاص بك أحيانا نريد استخدام فلتر جديد لم ماتلاب. الرمز أدناه هو نموذج لتنفيذ الفلاتر. (ملاحظة: ادعاء مضلل متكرر هو أن الحلقات في ماتلاب بطيئة وينبغي تجنبها، وكان هذا صحيحا مرة واحدة، مرة أخرى في ماتلاب 5 وما قبلها، ولكن الحلقات في الإصدارات الحديثة سريعة بشكل معقول). على سبيل المثال، مرشح ألفا قلص المتوسط يتجاهل d 2 أدنى و d 2 أعلى القيم في الإطار، ويساوي القيم المتبقية (2 r 1) 2 d. الفلتر هو توازن بين مرشح وسيط ومرشح متوسط. يمكن تنفيذ مرشح الوسط ألفا-تريمد في القالب كمثال آخر، المرشح الثنائي هو 1.2 أنواع مدمجة من البيانات A نوع البيانات هو مجموعة من القيم ومجموعة من العمليات المحددة عليها. على سبيل المثال، نحن على دراية بالأرقام ومع العمليات المحددة عليها مثل الجمع والضرب. هناك ثمانية أنواع مختلفة من المدمج في البيانات في جافا، أنواع مختلفة في الغالب من الأرقام. نحن نستخدم نوع النظام لسلاسل الأحرف بشكل متكرر بحيث نعتبره أيضا هنا. المصطلح. نحن نستخدم شفرة التعليمات البرمجية التالية لإدخال بعض المصطلحات: السطر الأول عبارة عن بيان إعلان يعلن أسماء ثلاثة متغيرات باستخدام المعرفات أ. ب . و c ونوعها لتكون إنت. أما الأسطر الثلاثة التالية فهي عبارة عن بيانات تخصيص تقوم بتغيير قيم المتغيرات، باستخدام الحرفين 1234 و 99. والتعبير ب. مع النتيجة النهائية أن c لها قيمة 1333. الأحرف والسلاسل. شار هو حرف أبجدي رقمي أو رمز، مثل تلك التي تكتبها. نحن عادة لا تؤدي أي عمليات على أحرف أخرى من تخصيص القيم للمتغيرات. سلسلة هي سلسلة من الأحرف. العملية الأكثر شيوعا التي نقوم بها على سلاسل يعرف باسم تسلسل. نظرا لسلسلتين، سلسلة لهم معا لجعل سلسلة جديدة. على سبيل المثال، النظر في جزء برنامج جافا التالي: البيان الأول يعلن ثلاثة متغيرات لتكون من نوع سلسلة. تعين البيانات الثلاث التالية القيم لهم، مع النتيجة النهائية أن c له قيمة مرحبا، بوب. باستخدام سلسلة تسلسل، Ruler. java يطبع أطوال النسبية للتقسيمات على حاكم. أعداد صحيحة. و إنت عدد صحيح (العدد الكامل) بين ناقص 2 31 و 2 31 ناقص 1 (ناقص 2،147،483،648 إلى 2،147،483،647). نحن نستخدم في كثير من الأحيان ليس فقط لأنها تحدث في كثير من الأحيان في العالم الحقيقي، ولكن أيضا أنها تنشأ بشكل طبيعي عند التعبير عن الخوارزميات. يتم تضمين مشغلي الحساب القياسية للإضافة والضرب والقسمة، لأعداد صحيحة في جافا، كما هو موضح في IntOps. java والجدول التالي: أرقام نقطة العائمة. النوع المزدوج هو تمثيل أرقام النقاط العائمة، على سبيل المثال. لاستخدامها في التطبيقات العلمية. التمثيل الداخلي هو مثل التدوين العلمي، حتى نتمكن من حساب مع الأرقام الحقيقية في مجموعة واسعة. يمكننا تحديد رقم نقطة عائمة باستخدام سلسلة من الأرقام ذات نقطة عشرية، على سبيل المثال. 3.14159 للتقريب من ستة أرقام إلى بي رياضي ثابت، أو مع تدوين مثل التدوين العلمي، على سبيل المثال. 6.022E23 ل أفوغادروس ثابتة 6.022 مرات 10 23. يتم تضمين معاملات الحسابية القياسية للإضافة والضرب والقسمة، إلى الزوجي في جافا، كما هو موضح في DoubleOps. java والجدول التالي: Quadratic. java يدل على استخدام الزوجي في الحوسبة جذور اثنين من المعادلة التربيعية باستخدام الصيغة التربيعية. القيم المنطقية. النوع المنطقي له قيمتان فقط: ترو أو فالس. البساطة الظاهرة هي ديسيفينغمداشبوهلانز تكمن في أساس علوم الكمبيوتر. وأهم المشغلين المعرفين للغة المنطقية هي و. أو. و لا . و. (ب) صحيح إذا كان كل من "ب" صحيحا و "خاطئة". أو. (ب) صحيح إذا كان أحدهما أو ب صحيحا (أو كليهما صحيحا)، وكاذبا خلاف ذلك. (أ) صحيح إذا كان كاذبا، و كاذبا خلاف ذلك. على الرغم من أن هذه التعاريف هي بديهية وسهلة الفهم، فإنه من المفيد أن تحدد كل إمكانية لكل عملية في جدول الحقيقة. المقارنات. مشغلي المقارنة هي عمليات من نوع مختلط تأخذ عمليات من نوع واحد (على سبيل المثال إنت أو مزدوج) وتنتج نتيجة نوع بولان. وتؤدي هذه العمليات دورا حاسما في عملية وضع برامج أكثر تطورا. اختبارات LeapYear. java ما إذا كان عدد صحيح يتوافق مع سنة كبيسة في التقويم الميلادي. طرق المكتبة وواجهات برمجة التطبيقات. العديد من المهام البرمجة تنطوي على استخدام أساليب مكتبة جافا بالإضافة إلى مشغلي المدمج في. واجهة برمجة التطبيقات هي جدول يلخص الأساليب في المكتبة. طباعة السلاسل إلى نافذة المحطة الطرفية. تحويل السلاسل إلى أنواع بدائية. الوظائف الرياضية. يمكنك استدعاء طريقة بكتابة اسمها متبوعا بواجهات. محاطة بين قوسين ومفصولة بفواصل. وإليك بعض الأمثلة: غالبا ما نجد أنفسنا تحويل البيانات من نوع إلى آخر باستخدام أحد النهج التالية. تحويل نوع. غالبا ما نجد أنفسنا تحويل البيانات من نوع إلى آخر باستخدام أحد النهج التالية. تحويل النوع الصريح. استدعاء أساليب مثل Math. round (). Integer. parseInt (). و Double. parseDouble (). تحويل نوع تلقائي. بالنسبة إلى الأنواع الرقمية البدائية، يقوم النظام تلقائيا بتحويل النوع عندما نستخدم قيمة يكون نوعها أكبر من القيم المتوقعة. يلقي الصريح. يحتوي جافا أيضا على بعض طرق التحويل المدمج في أنواع الأنواع البدائية التي يمكنك استخدامها عندما كنت على علم بأنك قد تفقد المعلومات، ولكن عليك أن تجعل نيتك باستخدام شيء يسمى المدلى بها. Randomint. java يقرأ سطر الأوامر سطر الأوامر صحيح n ويطبع عدد عشوائي عشوائي بين 0 و ناقص 1. التحويلات التلقائية للسلاسل. نوع مدمج سلسلة يطيع قواعد خاصة. واحدة من هذه القواعد الخاصة هي أنه يمكنك بسهولة تحويل أي نوع من البيانات إلى سلسلة باستخدام عامل التشغيل. افترض أن a و b هي قيم إنت. ماذا يفعل التسلسل التالي من البيانات الحل. يحدد أ. ب . و t تساوي القيمة الأصلية ل a. افترض أن a و b هي قيم إنت. تبسيط التعبير التالي: ((ب)) الحل. (أ) يتم تعريف المشغل الحصري أو المشغل للمعاملات المنطقية ليكون صحيحا إذا كانت مختلفة، فالس إذا كانت هي نفسها. إعطاء جدول الحقيقة لهذه الوظيفة. لماذا 103 تعطي 3 وليس 3.33333333. حل . وبما أن كل من 10 و 3 هي عدد صحيح من الحرفية، جافا لا ترى حاجة لتحويل النوع ويستخدم تقسيم صحيح. يجب كتابة 10.03.0 إذا كنت تعني الأرقام لتكون مزدوجة الحرفية. إذا كتبت 103.0 أو 10.03. تقوم جافا بالتحويل الضمني للحصول على النتيجة نفسها. ماذا يقوم كل من الطباعة التالية System. out. println (2 بك) بطباعة: 2bc System. out. println (2 3 بك) يطبع: 5bc System. out. println ((23) بك) يطبع: 5bc System. out. برينتلن (بك (23)) يطبع: bc5 System. out. println (بك 2 3) يطبع: bc23 شرح كل نتيجة. شرح كيفية استخدام Quadratic. java للعثور على الجذر التربيعي لعدد. حل . للعثور على الجذر التربيعي ج، والعثور على جذور X2 0X - ج. الطالب الفيزياء يحصل على نتائج غير متوقعة عند استخدام التعليمات البرمجية لحساب القيم وفقا للصيغة F G م 1 م 2 ص 2. شرح المشكلة وتصحيح التعليمات البرمجية. حل . يقسم بواسطة r. ثم يتضاعف بواسطة r (بدلا من تقسيم بواسطة r r). استخدام الأقواس: اكتب برنامج distance. java الذي يأخذ اثنين صحيح سطر الأوامر س و ص ويطبع المسافة الإقليدية من النقطة (س. ص) إلى الأصل (0، 0). اكتب برنامج SumOfTwoice. java الذي يطبع مجموع اثنين من الأعداد الصحيحة العشوائية بين 1 و 6 (مثل قد تحصل عندما المتداول النرد). كتابة برنامج SpringSeason. java الذي يأخذ قيمتين إنت و m من سطر الأوامر ويطبع صحيح إذا كان اليوم d من الشهر م بين 20 مارس (م 3، د 20) و 20 يونيو (م 6، د 20)، كاذبة غير ذلك. تمارين الإبداعية الرياح البرد. نظرا لدرجة الحرارة t (في فهرنهايت) وسرعة الرياح v (بالأميال في الساعة)، دائرة الطقس الوطنية تحدد درجة الحرارة الفعالة (البرد الرياح) لتكون: w 35.74 0.6215 t (0.4275 t - 35.75) v 0.16 كتابة برنامج WindChill. java أن يأخذ اثنين من الحجج سطر الأوامر المزدوج t و V ويطبع البرد الرياح. استخدم Math. pow (a، b) لحساب b. ملاحظة: الصيغة غير صالحة إذا كان t أكبر من 50 بالقيمة المطلقة أو إذا كان v أكبر من 120 أو أقل من 3 (قد تفترض أن القيم التي تحصل عليها في هذا النطاق). الإحداثيات القطبية. كتابة برنامج CartesianToPolar. java الذي يحول من الديكارتية إلى الإحداثيات القطبية. يجب أن يأخذ البرنامج رقمين حقيقيين x و y على سطر الأوامر وطباعة الإحداثيات القطبية r و ثيتا. استخدم طريقة جافا Math. atan2 (y، x). الذي يحسب قيمة أركتانجنت يكس الذي هو في نطاق من - pi إلى بي. يوم من أيام الأسبوع. كتابة برنامج DayOfWeek. java أن يأخذ تاريخ كمدخلات ويطبع يوم من الأسبوع الذي يقع هذا التاريخ. يجب أن يأخذ البرنامج ثلاث حجج سطر الأوامر: m (شهر) و d (يوم) و y (سنة). ل m استخدام 1 لشهر يناير، 2 لشهر فبراير، وهكذا دواليك. للطباعة الإخراج 0 الأحد، 1 ل الاثنين، 2 ل الثلاثاء، وهكذا دواليك. استخدم الصيغ التالية للتقويم الغريغوري (حيث يشير إلى تقسيم صحيح): y 0 y ناقص (14 ناقص م) 12 س س 0 ص 0 4 ناقص ص 0 100 ص 0 400 م 0 م 12 مرة ((14 ناقص م) 12 ) ناقص 2 د 0 (دكس 31 م 0 12) مود 7 على سبيل المثال، في أي يوم من أيام الأسبوع كان 2 أغسطس 1953 أرقام عشوائية موحدة. اكتب برنامج Stats5.java الذي يطبع خمسة قيم عشوائية موحدة بين 0 و 1، ومتوسط ​​قيمتها، وقيمتها الدنيا والقصوى. استخدام Math. random (). Math. min (). و Math. max (). ثلاثة والفرز. كتابة برنامج ThreeSort. java الذي يأخذ ثلاث قيم إنت من سطر الأوامر ويطبعها في ترتيب تصاعدي. استخدام Math. min () و Math. max (). التنين المنحنيات. كتابة برنامج Dragon. java لطباعة التعليمات لرسم منحنيات التنين من النظام 0 إلى 5. تعليمات هي سلاسل من الأحرف F. ل. و R. حيث F يعني رسم خط أثناء نقل 1 وحدة إلى الأمام، L يعني يسارا، و R يعني يمينا. يتم تشكيل منحنى التنين من النظام ن عند طي شريط من الورق في نصف ن مرات، ثم تتكشف إلى زوايا قائمة. مفتاح حل هذه المشكلة هو أن نلاحظ أن منحنى النظام ن هو منحنى من أجل n ناقص 1 متبوعا ب L متبوعا بمنحنى من أجل n ناقص 1 تم اجتيازها في ترتيب عكسي، ثم لمعرفة وصف مماثل للعكس منحنى. تمارين الويب كتابة برنامج Swap. java الذي يأخذ اثنين من عدد صحيح سطر الأوامر و a و ب مقايضة قيمها باستخدام لغة مبادلة وصفها على ص. 17. بعد كل عبارة احالة، استخدم System. out. println () لطباعة تتبع للمتغيرات. ماذا تفعل العبارة التالية حيث الصف هو متغير من نوع إنت. حل . خطأ في بناء الجملة سينسدوكومنتاتيون إدكس كيمانز (X، k) يقوم بتقسيم k - means لتقسيم ملاحظات مصفوفة البيانات n-بي-p X إلى مجموعات k، ويعيد متجه n-بي-1 (إدكس) الذي يحتوي على مؤشرات الكتلة لكل الملاحظة. تتطابق الصفوف من X مع النقاط والأعمدة تتوافق مع المتغيرات. وبشكل افتراضي، تستخدم كمينز مقياس المسافة الإقليدية المربعة وخوارزمية k - means لتهيئة مركز الكتلة. إدكس كيمانز (X، k، نيم، فالو) ترجع مؤشرات الكتلة مع خيارات إضافية محددة بواحد أو أكثر من وسيطات زوج القيمة. على سبيل المثال، تحديد مسافة جيب التمام، وعدد المرات لتكرار التجميع باستخدام قيم أولية جديدة، أو استخدام الحوسبة المتوازية. إدكس، C كيمانز () ترجع المواقع المركزية لعنقود k في مصفوفة k - by - p C. بيانات المجموعات باستخدام الحوسبة المتوازية قد يستغرق تجميع مجموعات البيانات الكبيرة وقتا، خاصة إذا كنت تستخدم تحديثات عبر الإنترنت (تم تعيينها افتراضيا). إذا كان لديك ترخيص موازية الحوسبة Toolboxx2122 وكنت استدعاء مجموعة من العمال، ثم كميانز يدير كل مهمة تجميع (أو تكرار) في موازاة ذلك. لذلك، إذا تم نسخ غ 1، فإن الحوسبة المتوازية تقلل من الوقت للتقارب. تولد عشوائيا مجموعة بيانات كبيرة من نموذج خليط غاوس. مدل هو نموذج غمديستريبوتيون 30 الأبعاد مع 20 مكونات. X هو مصفوفة 10000 - by - 30 من البيانات التي تم إنشاؤها من مدل. استدعاء مجموعة موازية من العمال. حدد خيارات الحوسبة المتوازية. الوسيطة المدخلات mlfg633164 من راندستريم يحدد استخدام المضاعف خوارزمية مولد فيبوناتشي المضاعف. الخيارات هي مصفوفة بنية تحتوي على حقول تحدد الخيارات للتحكم في التقدير. وتشير نافذة القيادة إلى أن هناك أربعة عمال متاحين. قد يختلف عدد العمال على النظام الخاص بك. تجميع البيانات باستخدام k - means التجمع. حدد أن هناك K 20 مجموعات في البيانات وزيادة عدد التكرارات. وعادة ما تحتوي الوظيفة الموضوعية على الحد الأدنى المحلي. حدد 10 مكررات للمساعدة في العثور على الحد الأدنى المحلي الأدنى. تعرض نافذة الأوامر عدد التكرارات وقيمة دالة الهدف الطرفية لكل نسخة متماثلة. تحتوي وسيطات الإخراج على نتائج النسخ المتماثل 9 لأنه يحتوي على إجمالي مجموع المسافات. وسيطات زوج قيمة الاسم حدد أزواج اختيارية مفصولة بفواصل من وسيطات الاسم، القيمة. الاسم هو اسم الوسيطة والقيمة هي القيمة المقابلة. يجب أن يظهر الاسم داخل علامات اقتباس مفردة (). يمكنك تحديد العديد من وسيطات زوج الاسم والقيمة بأي ترتيب ك NAME1، Value1. نامين، فالوين. مثال: المسافة، جيب التمام، النسخ المتماثل، 10، خيارات، ستاتسيت (وسيباراليل، 1) يحدد مسافة جيب التمام، 10 مجموعات متماثلة في قيم بدء مختلفة، واستخدام الحوسبة المتوازية. ديسبلاي 8212 مستوى الإخراج لعرض العرض الافتراضي (الافتراضي) إيتر مستوى الإخراج المطلوب عرضه في نافذة الأوامر، المحدد كزوج مفصول بفواصل يتكون من العرض وأحد الخيارات التالية: فينال 8212 يعرض نتائج التكرار النهائي إيتر 8212 يعرض نتائج كل تكرار من 8212 لا يعرض شيئا كائن راندستريم أو صفيف خلية من هذه الكائنات. إذا لم تحدد مجموعات البث. كميانز يستخدم تيار أو تيارات الافتراضي. إذا حددت تيارات. استخدام كائن واحد إلا عندما: لديك تجمع مواز مفتوح أوسيباراليل صحيح. أوسوبستريمز خاطئة. في هذه الحالة، استخدم صفيف خلية نفس حجم تجمع مواز. إذا لم يتم فتح تجمع مواز، يجب أن تيارات يجب أن توفر تيار رقم عشوائي واحد. إذا كان هذا صحيحا. يكرر غ 1، وإذا كان تجمع مواز من العمال من أدوات الحوسبة المتوازية مفتوحا، ثم يقوم البرنامج بتنفيذ k - means على كل تكرار في موازاة ذلك. إذا لم يتم تثبيت أداة الحوسبة المتوازية، أو مجموعة موازية من العمال ليست مفتوحة، يحدث حساب في وضع تسلسلي. الافتراضي هو الافتراضي. وهذا يعني الحساب التسلسلي. تعيين إلى ترو لحساب بالتوازي بطريقة يمكن استنساخها. الافتراضي هو فالس. لحساب استنساخه، تعيين تيارات لنوع السماح بدائل: mlfg633164 أو mrg32k3a. لضمان نتائج أكثر قابلية للتنبؤ، استخدم باربول وصراحة إنشاء تجمع مواز قبل استدعاء كميانز ووضع خيارات، ستاتسيت (وسيباراليل، 1). النسخ المتماثل 8212 عدد مرات تكرار التجميع باستخدام مواضع مركزية جديدة في المجموعة العنقودية الأولية (افتراضي) عدد صحيح موجب عدد مرات تكرار التكتل باستخدام مواضع مركزية جديدة في المجموعة العنقودية، محددة كزوج مفصول بفاصل يتكون من مكررات وعدد صحيح. كيمانز إرجاع الحل مع سومد أدنى. يمكنك تعيين النسخ المتماثل ضمنا من خلال توفير صفيف 3-D كقيمة وسيطة زوج اسم البدء. أنواع البيانات: مزدوجة واحدة ابدأ 8212 طريقة لاختيار المواقف الأولية في المجموعة الوسطى بالإضافة إلى (الافتراضي) العنقودية عينة موحدة مصفوفة رقمية مصفوفة رقمية طريقة لاختيار المواقف المركزية العنقودية الأولية (أو البذور)، المحددة على أنها زوج مفصولة بفواصل تتكون من البداية والتكتل. زائد. عينة. زى موحد. مصفوفة رقمية، أو صفيف رقمي. ويلخص هذا الجدول الخيارات المتاحة لاختيار البذور. k - Means تجميع k - يعني التكتل. أو لويدز خوارزمية 2. هو خوارزمية تكرارية لتقسيم البيانات التي تعين ملاحظات n على واحد بالضبط من k مجموعات محددة بواسطة سينترويدس، حيث يتم اختيار k قبل بدء الخوارزمية. تنتقل الخوارزمية على النحو التالي: اختر K مراكز الكتلة الأولية (سينترويد). على سبيل المثال، اختيار k الملاحظات عشوائيا (باستخدام ابدأ، عينة) أو استخدام خوارزمية k - means لتهيئة مركز الكتلة (الافتراضي). حساب مسافات من نقطة إلى كتلة العنقودية من جميع الملاحظات إلى كل سينترويد. هناك طريقتان للمضي قدما (المحدد بواسطة أونلينفاس): دفعة التحديث 8212 تعيين كل مراقبة إلى الكتلة مع أقرب سينترويد. التحديث على الإنترنت 8212 تعيين الملاحظات على نحو فردي إلى سينترويد مختلف إذا كانت إعادة الانتداب تقلل من مجموع المسافات بين المجموعتين من نقطة إلى مربعة. حساب متوسط ​​الملاحظات في كل مجموعة للحصول على مواقع سينترويد k جديدة. كرر الخطوات من 2 إلى 4 حتى لا تتغير تعيينات المجموعة، أو يتم الوصول إلى الحد الأقصى لعدد التكرارات. k - means خوارزمية يستخدم k - means خوارزمية مجري للعثور على بذور سينترويد ل k - means التجمع. وفقا ل آرثر و فاسيلفيتسكي 1. k - mans يحسن وقت تشغيل خوارزمية لويدز، ونوعية الحل النهائي. خوارزمية k - means يختار البذور على النحو التالي، على افتراض عدد من المجموعات هو k. حدد ملاحظة موحدة بشكل عشوائي من مجموعة البيانات، X. الملاحظة المختارة هي سينترويد الأول، ويشار إلى ج 1. حساب المسافات من كل ملاحظة إلى ج 1. ويشار إلى المسافة بين c j والمراقبة m على أنها d (x m. c j). حدد سينترويد القادم، ج 2 عشوائيا من X مع احتمال د 2 (س م ج 1) x2211 ي 1 ن د 2 (س ياء ج 1). لاختيار مركز j: حساب المسافات من كل مراقبة لكل سينترويد، وتعيين كل مراقبة إلى أقرب سينترويد لها. بالنسبة إلى m 1 n و p 1. j 8211 1، حدد سينترويد j عشوائيا من X مع احتمال d 2 (x m. c p) x2211 x007B h x h x2208 C p x007D d 2 (x h. c p). حيث C p هي مجموعة جميع الملاحظات الأقرب إلى سينترويد c p و x m تنتمي إلى C p. وهذا هو، حدد كل مركز لاحقة مع احتمال يتناسب مع المسافة من نفسها إلى أقرب مركز التي اخترتها بالفعل. كرر الخطوة 4 حتى k سينترويدس يتم اختيار. يظهر آرثر و فاسيلفيتسكي 1، باستخدام دراسة محاكاة لعدة توجهات عنقودية، أن k - means يحقق تقاربا أسرع إلى مجموع أقل من المسافات داخل المجموعات، من مجموع المربعات من نقطة إلى كتلة العنقودية من خوارزمية لويدز. دعم صفيف طويل تدعم هذه الدالة صفائف طويلة للبيانات خارج الذاكرة مع بعض القيود. يتم اعتماد تهيئة العينة العشوائية فقط. دعم بناء الجملة: إدكس كيمانز (X، k) ينفذ كلاسيك k - يعني تجميع. إدكس، C كيمانز (X، k) أيضا بإرجاع المواقع المركزية العنقودية k. إدكس، C، سومد كمانز (X، k) بالإضافة إلى ذلك ترجع k داخل كتلة مجموعات من مسافات نقطة إلى وسط. كيمانز (، نيم، فالو) يحدد خيارات زوج اسم القيمة الإضافية باستخدام أي من بناء الجملة الأخرى. الخيارات الصالحة هي: ستارت 8212 الطريقة المستخدمة في اختيار المواقف الأولية في المجموعة الوسطى. يمكن أن تكون القيمة: بلوس (ديفولت) 8212 حدد ملاحظات k من X باستخدام متغير خوارزمية كميان تتكيف مع البيانات الطويلة. عينة 8212 حدد ملاحظات k من X عشوائيا. مصفوفة رقمية 8212 مصفوفة k-بي-p لتحديد مواقع البدء بشكل صريح. خيارات 8212 بنية خيارات تم إنشاؤها باستخدام الدالة ستاتسيت. بالنسبة للمصفوفات الطويلة، تستخدم كميان الحقول المدرجة هنا وتتجاهل جميع الحقول الأخرى في بنية الخيارات: ديسبلاي 8212 ليفيل أوف ديسبلاي. الخيارات هي إيتر (الافتراضي)، قبالة. والنهائي. ماكسيتر 8212 الحد الأقصى لعدد التكرارات. الافتراضي هو 100. تولفون 8212 كونفيرجنسي التسامح لمجموع داخل مسافات من نقطة إلى إلى المركزية. الافتراضي هو 1e-4. هذا الحقل الخيار يعمل فقط مع صفائف طويل القامة. لمزيد من المعلومات، راجع صفائف التل. خوارزميات كمانز يستخدم خوارزمية تكرارية ذات مرحلتين لتقليل مجموع المسافات من نقطة إلى وسط، وتتلخص على جميع المجموعات k. تستخدم هذه المرحلة الأولى التحديثات دفعة واحدة. حيث يتكون كل تكرار من إعادة ندب النقاط إلى أقرب مجموعة من العنقودية الوسطى، في كل مرة، تليها إعادة حساب سينترويدس العنقودية. هذه المرحلة أحيانا لا تتلاقى مع الحل الذي هو الحد الأدنى المحلي. وهذا هو، تقسيم البيانات حيث تتحرك أي نقطة واحدة إلى كتلة مختلفة يزيد مجموع مجموع المسافات. هذا هو الأرجح لمجموعات البيانات الصغيرة. مرحلة دفعة سريعة، ولكن يحتمل أن يقترب فقط الحل كنقطة انطلاق للمرحلة الثانية. تستخدم هذه المرحلة الثانية التحديثات عبر الإنترنت. حيث يعاد انتداب النقاط بشكل فردي إذا أدى ذلك إلى تقليل مجموع المسافات، ثم تتم إعادة تجميع النقاط الوسطى بعد كل عملية إعادة انتداب. كل تكرار خلال هذه المرحلة يتكون من تمرير واحد على الرغم من كل النقاط. وتتقارب هذه المرحلة مع حد أدنى محلي، على الرغم من أنه قد تكون هناك حدود محلية أخرى مع انخفاض إجمالي المسافات. بشكل عام، يتم إيجاد الحد الأدنى العالمي من خلال اختيار شامل لنقاط البداية، ولكن استخدام عدة مكررات مع نقاط البداية العشوائية ينتج عادة في حل هو الحد الأدنى العالمي. إذا تم نسخ r غ 1 و ستارت إس بلوس (الافتراضي)، ثم يقوم البرنامج بتحديد r مجموعات مختلفة ربما من البذور وفقا لخوارزمية k - means. إذا قمت بتمكين الخيار أوسيباراليل في أوبتيونس و ريبليكاتس غ 1، ثم يقوم كل عامل بتحديد البذور والمجموعات بالتوازي. المراجع 1 آرثر، ديفيد، وسيرجي فاسيلفيتسكي. K-مينز: مزايا البذر الدقيق. سودا 821607: وقائع الندوة السنوية الثامنة عشرة أسم-سيام حول الخوارزميات المنفصلة. 2007، ب. 102782111035. 2 لويد، ستيوارت P. المربعات الصغرى الكميات في بم. معاملات إيي على نظرية المعلومات. المجلد. 28، 1982، ب. 1298211137. 3 سيبر، G. A. F. مولتيفاريت أوبسيرفاتيونس. هوبوكين، نيو جيرسي: جون وايلي أمب سونس، Inc. 1984. 4 سباث، H. تشريح العنقودية والتحليل: نظرية، فورتران البرامج، أمثلة. ترجمة ج. غولدشميت. نيويورك: هالستيد بريس، 1985. اختر بلدك