原文 GIS基础软件及操作(五) 练习五.空间分析的基本操作 空间分析的基本操作 空间分析模块 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术,其目的在于提取和传输空间信息.空间分析是地理信息系统的主要特征.空间分析能力(特别是对空间隐含信息的提取和传输能力)是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面,也是评价一个地理信息系统成功与否的一个主要指标. 本章的大部分练习都会用到空间分析扩展模块,要使用“空间分析模块”首先在ArcMap中执行菜单命令[自定义]>[扩展模块],在扩展模块管理窗

当数据量很大的时候,分类任务通常使用[离散特征+LR]集成[连续特征+xgboost],如果把连续特征加入到LR.决策树中,容易造成overfit. 如果想用上连续型特征,使用集成学习集成多种算法是一种方法,但是一是过程复杂了一些,另外训练过程会非常耗时,在不损失很多特征信息的情况下,可以考虑将连续特征转换成离散特征加入到LR模型中. 转换特征分成两种情况: 第一种情况: 特征还未转化成训练数据所需要的向量格式,此时每个特征为单独的一列,需要对这些单独的列进行离散化分桶. 第二种情况: 所有特征

1 为什么gbdt+lr优于gbdt? 其实gbdt+lr类似于做了一个stacking.gbdt+lr模型中,把gbdt的叶子节点作为lr的输入,而gbdt的叶子节点相当于它的输出y',用这个y'作为lr的x,和stacking是类似的.但是这里和一般的stacking有些差别,stacking的话是多个模型的y'作为stacking模型的输入,训练出这个stacking模型,然后stacking模型的输出作为最终结果.gbdt+lr是每个叶子节点作为这个y'. 另外gbdt的每棵树其实是拟合

数据规范化(标准化) 在数据预处理时,这两个术语可以互换使用.(不考虑标准化在统计学中有特定的含义). 下面所有的规范化操作都是针对一个特征向量(dataFrame中的一个colum)来操作的. 首先举一个例子: //MaxAbsScaler例子(参考后面MaxAbsScaler部分) //例子:对特征0,特征1,特征2,分别进行缩放,使得值为[-1,1] //例如特征0,其特征向量为[1000,100,-10] absMax=1000,因此缩放为[1.0,0.1,-0.01] +-----+-

1. 功能简介 GIS将地理空间数据表示为矢量数据和栅格数据.矢量数据模型使用点.线和多边形来表示具有清晰空间位置和边界的空间要素,如控制点.河流和宗地等,每个要素被赋予一个ID,以便与其属性相关联.栅格数据模型使用一个格网和格网元胞(像元)代表空间要素,元胞值表示该元胞位置的空间要素属性.栅格数据模型适用于表示连续的要素,如海拔和降水量.          [矢量数据模型]                                                      [栅格数据模型

原文:ArcGIS Engine开发之旅07---文件地理数据库.个人地理数据库和 ArcSDE 地理数据库中的栅格存储加以比较 .打开栅格数据 对文件地理数据库.个人地理数据库和 ArcSDE 地理数据库中的栅格存储加以比较 1.打开栅格数据  要打开一个栅格数据,这个有点类似我们打开 FeatureClass 一样,先要获取工作空间,只不过我们过于要素类的时候需要 IFeatureWorkspace,而栅格数据则需要 IRasterWorkspace,示例如下: IRasterWorkspa

RasterBand)的数据组成,一个波段就是一个数据矩阵.对于格网数据(DEM数据)和单波段的影像数据,表现为仅仅只有一个波段数据的栅格数据集,而对于多光谱影像数据则表现为具有多个波段的栅格数据集.栅格编目(RasterCatalog)用于显示某个研究区域内各种相邻的栅格数据,这些相邻的栅格数据没有经过拼接处理合成一副大的影像图... 两个星期以来一直与栅格数据打交道,对AO的栅格部分应该有了一定的理解,下面是自己的一点体会,希望高手指教:-) 1.栅格数据的存储类型 栅格数据一般可以存储为E

jojojojo2002 原文 ArcGIS Engine栅格数据使用总结 简介:ArcGIS Engine栅格数据使用总结,一个栅格数据集由一个或者多个波段(RasterBand)的数据组成,一个波段就是一个数据矩阵.对于格网数据(DEM数据)和单波段的影像数据,表现为仅仅只有一个波段数据的栅格数据集,而对于多光谱影像数据则表现为具有多个波段的栅格数据集.栅格编目(RasterCatalog)用于显示某个研究区域内各种相邻的栅格数据,这些相邻的栅格数据没有经过拼接处理合成一副大的影像图-  

转自原文 栅格数据AE 两个星期以来一直与栅格数据打交道,对AO的栅格部分应该有了一定的理解,下面是自己的一点体会,希望高手指教:-) 1.栅格数据的存储类型 栅格数据一般可以存储为ESRI GRID(由一系列文件组成),TIFF格式(包括一个TIF文件和一个AUX文件),IMAGINE Image格式 在AE中一般调用ISaveAs接口来保存栅格数据 2.栅格数据集和栅格编目的区别 一个栅格数据集由一个或者多个波段(RasterBand)的数据组成,一个波段就是一个数据矩阵.对于格网数据(DE

目录     一.研究的意义     二.DFT的定义    三.DFT与傅里叶变换和Z变换的关系     四.DFT的周期性     五.matlab实验       五.1 程序          五.2 实验结果 一.研究的意义 DTFT计算公式,中的w取值是连续的而且从负无穷大到正无穷大,对于计算机处理是不可能的,需要无限细分无限区间.即使在DTFT小节中用matlab实现计算,也只是将(-pi,pi)区间划分成1600份来逼近DTFT的效果. 实际上真正用的是DFT,离散傅里叶变换.离

1.概念 接收具有连续特征的列,并输出具有合并分类特征的列.按分位数,对给出的数据列进行离散化分箱处理. 和Bucketizer(分箱处理)一样也是:将连续数值特征转换为离散类别特征.实际上Class QuantileDiscretizer extends Bucketizer 参数1:不同的是这里不再自己定义splits(分类标准),而是定义分几箱(段)就可以了.QuantileDiscretizer自己调用函数计算分位数,并完成离散化. 参数2: 另外一个参数是精度,如果设置为0,则计算最精

转自:http://www.cnblogs.com/linhugh/archive/2012/04/06/2435266.html 在过去20年中,矢量数据模型是GIS中变化最大的方面,例如,ESRI公司所开发每种新软件包都对应一种新的矢量数据模型,Arc/Info对应Coverage,ArcView对应Shapefile,ArcGIS对应Geodatabase.Coverage和Shapefile是地理关系数据模型,它利用分离的系统来存储空间数据和属性数据,而Geodatabase是基于对象数

1. 要素的剪切与延伸 实用工具 TASK 任务栏 Extend/Trim feature 剪切所得内容与你画线的方向有关. 2. 自动捕捉跟踪工具 点击Editor工具栏中Snapping来打开Snapping Environment对话框 捕捉设置中有3个选项, vertex edge end 分别是节点.终点.和边,选择end应该会捕捉端点 3. 图斑面积计算及长度计算 应用工具CALCULATE AREA 或者使用VBA代码实现 新建字段并开启Advanced 写入代码,面积计算: 在最

离散化 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和小Ho在回国之后,重新过起了朝7晚5的学生生活,当然了,他们还是在一直学习着各种算法~ 这天小Hi和小Ho所在的学校举办社团文化节,各大社团都在宣传栏上贴起了海报,但是贴来贴去,有些海报就会被其他社团的海报所遮挡住.看到这个场景,小Hi便产生了这样的一个疑问--最后到底能有几张海报还能被看见呢? 于是小Ho肩负起了解决这个问题的责任:因为宣传栏和海报的高度都是一样的,所以宣传栏可以被视作长度为L的一段区

分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

首先说一下什么是离散化以及连续变量离散化的必要性. 离散化是把无限空间中无限的个体映射到有限的空间中去,通俗点讲就是把连续型数据切分为若干“段”,也称bin,离散化在数据分析中特别是数据挖掘中被普遍采用,主要原因有: 1.算法需要.有些数据挖掘算法不能直接使用连续变量,必须要离散化之后才能纳入计算,在数据挖掘软件中,表面上看可以直接使用连续变量进行计算,实际上在软件后台已经对其进行了离散化预处理. 2.降低异常数据的敏感度,使模型更加稳定.我们知道极端值和异常值会使模型参数拟合的不准确,误差过大

http://www.viblue.com/archives/5587.htm 一.机器人简介: 机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置.它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动.它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业.建筑业,或是危险的工作[1]. 同时,机器人的研究和开发制造一直将下面三条原则作为机器人开发的准则.即: 第一条:机器人不应该伤害人类: 第二条:机器人应该遵守人类的命令,与第一条违背的命令除外: 第三条:机器人应能

分类(Classification)与回归都属于监督学习,两者的唯一区别在于,前者要预测的输出变量\(y\)只能取离散值,而后者的输出变量是连续的.这些离散的输出变量在分类问题中通常称之为标签(Label). 线性回归的策略同样也适用于分类吗?答案是否定的.下面结合例子简要说明理由.假设我们现在的任务是根据肿瘤大小判断是否为良性肿瘤,答案当然只有yes或no.我们用\(y=1\)表示良性肿瘤,用\(y=0\)表示恶性肿瘤.当然,如果你想用其他两个不同的值分别对应这两类肿瘤也是可以的.在下图所示的

傅里叶级数 傅里叶在他的专著<热的解析理论>中提出,任何一个周期函数都可以表示为若干个正弦函数的和,即: \[f(t)=a_0+\sum_{n=1}^{\infty}(a_ncos(n\omega t)+b_nsin(n\omega t))\]其中\(\omega=\dfrac{2\pi}{T}\),\(T\)为函数的周期.\(a_n/b_n\)和\(n\)分别控制了正弦波的振幅与频率.这就是傅里叶级数的三角形式. 我们还可以用复指数形式1和积分2来表示傅里叶级数: \[ f(t)=\sum_

预备知识:决策树 初识ID3 回顾决策树的基本知识,其构建过程主要有下述三个重要的问题: (1)数据是怎么分裂的 (2)如何选择分类的属性 (3)什么时候停止分裂 从上述三个问题出发,以实际的例子对ID3算法进行阐述. 例:通过当天的天气.温度.湿度和季节预测明天的天气 表1 原始数据 当天天气 温度 湿度 季节 明天天气 晴 25 50 春天 晴 阴 21 48 春天 阴 阴 18 70 春天 雨 晴 28 41 夏天 晴 雨 8 65 冬天 阴 晴 18 43 夏天 晴 阴 24 56 秋天