Составители:
Рубрика:
было бы не рассчитывать расстояния от текущего вектора до тех векторов тре-
нировочного ряда, которые заведомо не могут быть его соседями.
Для этого используют, например, сле-
дующий подход. Векторы тренировочного ря-
да предварительно
сортируют
. Для сорти-
ровки используют первую и последнюю
(наименее коррелированные) координаты век-
торов. Пусть
и — минимальное и
максимальное значение наблюдаемой, рас-
считанные по тренировочному ряду. На плос-
кости
фазовая траектория лежит
внутри квадрата со сторонами
(см.
рис.5). Этот квадрат разбивается на квадрат-
ные ячейки размером
. Определяется, какой вектор в какую ячейку попада-
ет. Создается квадратный массив, элементы которого соответствуют ячейкам
разбиения. В элементы массива записывается количество векторов, попавших в
соответствующие ячейки. Создается также линейный массив, в который запи-
сываются поочередно номера векторов, попавших в каждую ячейку. Таким об-
разом, если теперь требуется отыскать ближайших соседей вектора x, то нужно
определить, какой ячейке принадлежит этот вектор, и рассчитать расстояния от
него только до тех векторов, которые принадлежат той же ячейке или смежным
с ней (нужно проверить максимум 9 ячеек). Такой алгоритм существенно уско-
ряет процесс поиска ближайших соседей.
min
, x
D
v
max
v
),(
1 D
xx
1min
, vx
=
maxminmax1
vvvx
===
box
ε
, x
D
Рис.5. Векторы тренировочного
р
яда сортируются по значениям
первой и последней координат.
Для этого создается квадратный
массив, значения элементов ко-
торого равны количеству векто-
ров в соответствующей ячейке. В
дополнительном массиве хранят-
ся номе
р
а этих векто
р
ов.
4.4. Практическое задание (работа № 2)
Цель работы.
Применить на практике изложенный метод построения ло-
кальных линейных моделей:
22
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- …
- следующая ›
- последняя »
