นี่คือคำสั่ง v.classgrass ที่สามารถเรียกใช้ในผู้ให้บริการโฮสติ้งฟรีของ OnWorks โดยใช้หนึ่งในเวิร์กสเตชันออนไลน์ฟรีของเรา เช่น Ubuntu Online, Fedora Online, โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows หรือโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ MAC OS
โครงการ:
ชื่อ
ก.คลาส - จำแนกข้อมูลแอตทริบิวต์ เช่น การทำแผนที่เฉพาะเรื่อง
KEYWORDS
เวกเตอร์ การจำแนก ตารางแอตทริบิวต์ สถิติ
เรื่องย่อ
ก.คลาส
ก.คลาส --ช่วยด้วย
ก.คลาส [-g] แผนที่=พร้อมชื่อ [ชั้น=เชือก] คอลัมน์=พร้อมชื่อ [ที่ไหน=sql_query] ขั้นตอนวิธี=เชือก
nbคลาส=จำนวนเต็ม -ช่วย-ละเอียด-เงียบสงบ-ui]
ธง:
-g
พิมพ์เฉพาะช่วงพักชั้นเรียน (ไม่มีค่าต่ำสุดและสูงสุด)
--ช่วยด้วย
พิมพ์สรุปการใช้งาน
--รายละเอียด
เอาต์พุตโมดูล verbose
--เงียบ
เอาต์พุตโมดูลเงียบ
--UI
บังคับให้เปิดใช้กล่องโต้ตอบ GUI
พารามิเตอร์:
แผนที่=พร้อมชื่อ [ที่จำเป็น]
ชื่อของแผนที่เวกเตอร์
หรือแหล่งข้อมูลสำหรับการเข้าถึง OGR โดยตรง
ชั้น=เชือก
หมายเลขเลเยอร์หรือชื่อ
คุณลักษณะเวกเตอร์สามารถมีค่าหมวดหมู่ในชั้นต่างๆ ตัวเลขนี้กำหนด
ใช้ชั้นไหน เมื่อใช้กับการเข้าถึง OGR โดยตรง นี่คือชื่อเลเยอร์
ค่าเริ่มต้น: 1
คอลัมน์=พร้อมชื่อ [ที่จำเป็น]
ชื่อคอลัมน์หรือนิพจน์
ที่ไหน=sql_query
WHERE เงื่อนไขของคำสั่ง SQL ที่ไม่มีคีย์เวิร์ด 'where'
ตัวอย่าง: รายได้ < 1000 และที่อยู่อาศัย >= 10000
ขั้นตอนวิธี=เชือก [ที่จำเป็น]
อัลกอริธึมที่จะใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่
ตัวเลือก: อินท์, มาตรฐาน ควา, เท่ากับ นี้
int: ช่วงเวลาง่าย ๆ
มาตรฐาน: ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ที่นี่: ปริมาณ
เท่ากับ: เท่ากัน (การแจกแจงแบบปกติ)
nbคลาส=จำนวนเต็ม [ที่จำเป็น]
จำนวนคลาสที่จะกำหนด
DESCRIPTION
ก.คลาส จำแนกข้อมูลแอตทริบิวต์เวกเตอร์ออกเป็นคลาส เช่น การทำแผนที่เฉพาะเรื่อง
การจัดประเภทสามารถอยู่บนคอลัมน์หรือในนิพจน์รวมทั้งหลายคอลัมน์ใน
ตารางที่เชื่อมโยงกับแผนที่เวกเตอร์ ผู้ใช้ระบุจำนวนคลาสที่ต้องการและ
อัลกอริธึมที่จะใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่ มีการใช้อัลกอริธึมหลายอย่างสำหรับ
การจำแนกประเภท: ช่วงที่เท่ากัน ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ควอนไทล์ ความน่าจะเป็นเท่ากัน และ a
อัลกอริธึมความไม่ต่อเนื่องที่พัฒนาโดย Jean-Pierre Grimmeau ที่ Free University of
บรัสเซลส์ (ULB) สามารถใช้เพื่อแบ่งคลาสออกเป็นโมดูลการทำแผนที่เฉพาะเรื่องเช่น
ง.vect.thematic (ดูตัวอย่างด้านล่าง);
หมายเหตุ
การขอ เท่ากัน ระยะห่าง อัลกอริทึมจะแบ่งช่วง max-min ด้วยจำนวนตัวแบ่งไปยัง
กำหนดช่วงเวลาระหว่างการพักเรียน
การขอ ปริมาณ อัลกอริธึมสร้างคลาสซึ่งทั้งหมดมีจำนวน . เท่ากันโดยประมาณ
ข้อสังเกต
การขอ มาตรฐาน เบี่ยงเบน อัลกอริธึมสร้างการแบ่งชั้นเรียนซึ่งเป็นการรวมกันของค่าเฉลี่ย
+/- ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน มันคำนวณตัวประกอบมาตราส่วน (<1) โดยที่จะคูณ
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเพื่อให้ตัวแบ่งคลาสทั้งหมดอยู่ในช่วง min-max of
ค่าข้อมูล
การขอ ความพร้อมเพรียง อัลกอริธึมสร้างคลาสที่จะเป็นไปได้ถ้า
การกระจายเป็นเรื่องปกติ หากตัวแบ่งคลาสบางตัวอยู่นอกช่วง min-max ของ
ค่าข้อมูล อัลกอริทึมจะพิมพ์คำเตือนและลดจำนวนการหยุดพัก แต่
ความน่าจะเป็นที่ใช้คือจำนวนครั้งที่ขอ
การขอ ไม่พอใจ อัลกอริทึมค้นหาความไม่ต่อเนื่องในความชันของ .อย่างเป็นระบบ
เส้นโค้งความถี่สะสม โดยการประมาณเส้นโค้งนี้ผ่านส่วนของเส้นตรง
ซึ่งจุดยอดกำหนดการแบ่งชั้นเรียน การประมาณแรกเป็นเส้นตรงซึ่ง
เชื่อมโยงโหนดปลายทั้งสองของเส้นโค้ง บรรทัดนี้จะถูกแทนที่ด้วยสองส่วน
เส้นตรงที่มีจุดศูนย์กลางเป็นจุดบนเส้นโค้งซึ่งอยู่ไกลจากจุดก่อนหน้ามากที่สุด
เส้นตรง. จากนั้นจึงเลือกจุดบนเส้นโค้งที่ไกลที่สุดจากโพลิไลน์ใหม่นี้เป็น a
โหนดใหม่เพื่อสร้างการแยกส่วนใดส่วนหนึ่งจากสองส่วนก่อนหน้า และอื่นๆ ปัญหา
ของความแตกต่างในแง่ของหน่วยระหว่างสองแกนแก้ไขได้โดยการปรับขนาดทั้งสอง
แอมพลิจูดเป็นช่วงระหว่าง 0 ถึง 1 ในอัลกอริธึมดั้งเดิม กระบวนการคือ
หยุดเมื่อความแตกต่างระหว่างความชันของส่วนใหม่ทั้งสองไม่มีอีกต่อไป
มีนัยสำคัญ (อัลฟา = 0.05) เนื่องจากความชันคืออัตราส่วนระหว่างความถี่กับค่า
แอมพลิจูดของช่วงที่สอดคล้องกัน กล่าวคือ ความหนาแน่น การทดสอบนี้มีประสิทธิภาพหรือไม่
ความถี่ของคลาสที่เสนอใหม่ทั้งสองคลาสนั้นแตกต่างจากที่ได้รับจาก
เพียงกระจายผลรวมของความถี่ระหว่างพวกเขาตามสัดส่วนของคลาส
แอมพลิจูด ในการใช้งาน GRASS อัลกอริทึมจะดำเนินต่อไป แต่คำเตือนคือ
พิมพ์
ตัวอย่าง
จำแนกคอลัมน์ป๊อปของชุมชนแผนที่ออกเป็น 5 คลาสโดยใช้ควอนไทล์:
v.class map=communes คอลัมน์=pop algo=qua nbclasses=5
ตัวอย่างนี้ใช้ประชากรและพื้นที่ในการคำนวณความหนาแน่นของประชากรและกำหนด
คลาสความหนาแน่น:
v.class map=communes คอลัมน์=pop/area algo=std nbclasses=5
ตัวอย่างต่อไปนี้ใช้เอาต์พุตของ d.class และป้อนลงใน .โดยตรง
ง.vect.thematic:
d.vect.thematic -l map=communes2 คอลัมน์=pop/area \
breaks=`v.class -g map=communes2 คอลัมน์=ป๊อป/พื้นที่ algo=std nbcla=5` \
colors=0:0:255,50:100:255,255:100:50,255:0:0,156:0:0
ใช้ v.classgrass ออนไลน์โดยใช้บริการ onworks.net
