זוהי הפקודה v.classgrass שניתן להריץ בספק האירוח החינמי של OnWorks באמצעות אחת מתחנות העבודה המקוונות החינמיות שלנו כגון Ubuntu Online, Fedora Online, אמולטור מקוון של Windows או אמולטור מקוון של MAC OS.
תָכְנִית:
שֵׁם
v.class - מסווג נתוני מאפיינים, למשל עבור מיפוי תמטי
מילות מפתח
וקטור, סיווג, טבלת תכונות, סטטיסטיקה
תַקצִיר
v.class
v.class - עזרה
v.class [-g] מַפָּה=שם [שכבה=מחרוזת] סקירה=שם [איפה=sql_query] אַלגוֹרִיתְם=מחרוזת
nbclasses=מספר שלם [--לעזור] [--מִלוּלִי] [--שֶׁקֶט] [--ui]
דגלים:
-g
הדפס מעברי כיתה בלבד (ללא מינימום ומקסימום)
- עזרה
הדפס סיכום שימוש
--מִלוּלִי
פלט מודול מפורט
--שֶׁקֶט
פלט מודול שקט
--ui
הפעלת דו-שיח של ממשק משתמש לאלץ
פרמטרים:
מַפָּה=שם [נדרש]
שם המפה הווקטורית
או מקור נתונים לגישה ישירה ל-OGR
שכבה=מחרוזת
מספר שכבה או שם
לתכונות וקטוריות יכולות להיות ערכי קטגוריה בשכבות שונות. מספר זה קובע
באיזו שכבה להשתמש. בשימוש עם גישת OGR ישירה זהו שם השכבה.
ברירת מחדל: 1
סקירה=שם [נדרש]
שם או ביטוי של עמודה
איפה=sql_query
תנאי WHERE של משפט SQL ללא מילת מפתח 'איפה'
דוגמה: הכנסה < 1000 ותושבים >= 10000
אַלגוֹרִיתְם=מחרוזת [נדרש]
אלגוריתם לשימוש לסיווג
אפשרויות: אינטרנט, סוג רגיל, קווא, משוואה, דיס
intמרווחים פשוטים
stdסטיות תקן
קואהקוונטילים
שווההתפלגות נורמלית (אקווי-סבירות)
nbclasses=מספר שלם [נדרש]
מספר המחלקות להגדרה
תיאור
v.class מסווג נתוני תכונות וקטוריות למחלקות, לדוגמה עבור מיפוי תמטי.
סיווג יכול להיות על עמודה או על ביטוי הכולל מספר עמודות, כולן ב
הטבלה המקושרת למפת הווקטור. המשתמש מציין את מספר המחלקות הרצוי ו
האלגוריתם שישמש לסיווג. מספר אלגוריתמים מיושמים עבור
סיווג: מרווח שווה, סטיית תקן, כמותיים, הסתברויות שוות, ו-a
אלגוריתם אי-רציפות שפותח על ידי ז'אן-פייר גרימאו באוניברסיטה החופשית של
בריסל (ULB). ניתן להשתמש בו כדי להכניס פירוקים בכיתה למודולי מיפוי נושאיים כגון
d.vect.thematic (ראה דוגמה למטה);
אורים
השמיים שווה הפסקה האלגוריתם פשוט מחלק את הטווח מקסימום-מינימום במספר ההפסקות כדי
לקבוע את המרווח בין הפסקות השיעור.
השמיים כמותים האלגוריתם יוצר מחלקות שכולן מכילות בערך את אותו מספר של
תצפיות.
השמיים תֶקֶן סטיות אלגוריתם יוצר מעברי מחלקה שהם שילוב של הממוצע
+/- סטיית התקן. הוא מחשב גורם קנה מידה (<1) שבו יש להכפיל את
סטיית התקן על מנת שכל מעברי המחלקה ייכנסו לטווח המינימום-מקסימום של
ערכי הנתונים.
השמיים הסתברויות שיווי משקל אלגוריתם יוצר מחלקות שיהיו אקוויבלות אם
ההתפלגות הייתה נורמלית. אם חלק ממעברי המחלקה נופלים מחוץ לטווח המינימום-מקסימום של ה
ערכי נתונים, האלגוריתם מדפיס אזהרה ומפחית את מספר ההפסקות, אך ה
ההסתברויות בהן נעשה שימוש הן אלו של מספר ההפסקות המבוקשות.
השמיים הנחה האלגוריתם מחפש באופן שיטתי אי-רציפות בשיפוע של
עקומת תדרים מצטברת, על ידי קירוב עקומה זו דרך מקטעי קו ישר
שקודקודיו מגדירים את מעברי המחלקה. הקירוב הראשון הוא קו ישר אשר
מקשר את שני צמתי הקצה של העקומה. קו זה מוחלף לאחר מכן בקו בעל שני מקטעים
פוליליין שהצומת המרכזי שלו הוא הנקודה על העקומה הרחוקה ביותר מהקודמת
קו ישר. הנקודה על העקומה הרחוקה ביותר מקו הפולי-ליין החדש הזה נבחרת לאחר מכן כ-
צומת חדש ליצירת פירוק אחד משני הקטעים הקודמים, וכן הלאה. הבעיה
של ההבדל מבחינת יחידות בין שני הצירים נפתר על ידי שינוי קנה המידה של שניהם
אמפליטודות לטווח שבין 0 ל-1. באלגוריתם המקורי, התהליך הוא
נעצר כאשר ההבדל בין השיפועים של שני הקטעים החדשים אינו עוד
משמעותי (אלפא = 0.05). מכיוון שהשיפוע הוא היחס בין התדירות לבין
אמפליטודה של המרווח המתאים, כלומר הצפיפות שלו, זה בוחן ביעילות האם
התדרים של שני המחלקות שהוצעו לאחרונה שונים מאלה שהתקבלו על ידי
פשוט חלוקת סכום התדרים שלהם ביניהם ביחס למחלקה
אמפליטודות. במימוש GRASS, האלגוריתם ממשיך, אך מופיעה אזהרה
מודפס.
דוגמא
סווג את נפח העמודות של קומונות במפה ל-5 מחלקות באמצעות קוונטילים:
v.class map=communes column=pop algo=qua nbclasses=5
דוגמה זו משתמשת באוכלוסייה ובשטח כדי לחשב צפיפות אוכלוסייה ולקבוע
מחלקות הצפיפות:
v.class map=communes column=pop/area algo=std nbclasses=5
הדוגמה הבאה משתמשת בפלט של d.class ומזינה אותו ישירות לתוך
d.vect.thematic:
d.vect.thematic -l map=communes2 column=אוכלוסייה/אזור \
breaks=`v.class -g map=communes2 column=אוכלוסייה/אזור algo=std nbcla=5` \
colors=0:0:255,50:100:255,255:100:50,255:0:0,156:0:0
השתמש ב-v.classgrass באופן מקוון באמצעות שירותי onworks.net
