Автор: Админка

Определите систематическое положение капусты огородной


§ 27. Класс Двудольные. Семейства Крестоцветные (Капустные) и Розоцветные

121. Выделите основные особенности растений семейства Крестоцветные.

Основные признаки семейства крестоцветных: стержневая корневая система, листья собранные в прикорневую розетку или расположены поочерёдно, плоды — стручки, соцветие — кисть, цветок с крестообразно расположенными четырьмя лепестками, четырьмя чашелистиками, шестью тычинками и одним пестиком.

122. Определите систематическое положение капусты огородной.

  • Отдел  — Покрытосеменные
  • Класс  — Двудольные
  • Семейство  — Крестоцветные
  • Род — Капуста
  • Вид — Капуста огородная.

123. Заполните таблицу «Растения семейства Розоцветные».

Название растения

Формула цветка

Тип плода

Шиповник

5Л5ТП Многоорешек

Вишня

5Л5ТП1 Костянка
Яблоня 5Л5ТП1

Яблоко

Малина 5Л5ТП

Многокостянка

Систематическая ошибка

- обзор

3.6.6.1.3 Систематические ошибки

Систематические ошибки обычно проявляются как систематические ошибки, связанные с системами датчиков и процедурами, используемыми в процессе создания ЦМР (Albani and Klinkenberg, 2003). Reuter et al. (2009) также показали, что систематическая ошибка может быть внесена или улучшена с помощью геоморфометрических алгоритмов. Это важно и указывает на то, что ошибка может быть внесена и увеличена при анализе местности. Систематические ошибки нелегко обнаружить и, как правило, не распознаются с помощью процесса визуализации, поскольку смещения обычно представляют собой более низкие частотные вариации (Wechsler, 1999).Статистический или математический анализ необходим для выявления и оценки этих типов ошибок (Reuter et al., 2009; Blanchard et al., 2010). Если систематическую ошибку можно идентифицировать, ее можно смоделировать и значительно уменьшить, чтобы улучшить качество ЦМР. Как минимум, должны быть уточняющие заявления о качестве DTM, которые точно определяют количественную систематическую ошибку (Daniel and Tennant, 2007).

Существует множество способов оценки или уменьшения систематических ошибок. Процедура калибровки NCALM является примером того, как тщательная подготовка миссии по сбору данных и данные независимой съемки могут быть использованы для снижения потенциального

.

Кластеризация K-средних: алгоритм, приложения, методы оценки и недостатки | Автор: Имад Даббура.

Кластеризация - один из наиболее распространенных методов исследовательского анализа данных, используемых для получения интуитивного представления о структуре данных. Его можно определить как задачу идентификации подгрупп в данных, при которой точки данных в одной подгруппе (кластере) очень похожи, а точки данных в разных кластерах сильно различаются. Другими словами, мы пытаемся найти однородные подгруппы в данных, чтобы точки данных в каждом кластере были как можно более похожими в соответствии с такой мерой сходства, как расстояние на основе евклида или расстояние на основе корреляции.Решение о том, какую меру подобия использовать, зависит от приложения.

Кластерный анализ может быть выполнен на основе функций, когда мы пытаемся найти подгруппы образцов на основе функций или на основе образцов, где мы пытаемся найти подгруппы функций на основе образцов. Здесь мы рассмотрим кластеризацию на основе функций. Кластеризация используется при сегментации рынка; где мы пытаемся найти клиентов, похожих друг на друга, будь то поведение или атрибуты, сегментация / сжатие изображений; где мы пытаемся группировать похожие регионы вместе, кластеризацию документов по темам и т. д.

В отличие от обучения с учителем, кластеризация считается методом обучения без учителя, поскольку у нас нет достоверных данных для сравнения результатов алгоритма кластеризации с истинными метками для оценки его производительности. Мы только хотим попытаться исследовать структуру данных, сгруппировав точки данных в отдельные подгруппы.

В этом посте мы рассмотрим только Kmeans , который считается одним из наиболее часто используемых алгоритмов кластеризации из-за своей простоты.

Алгоритм Kmeans - это итерационный алгоритм, который пытается разделить набор данных на K заранее определенных отдельных неперекрывающихся подгрупп (кластеров), где каждая точка данных принадлежит только одной группе . Он пытается сделать точки данных внутри кластера как можно более похожими, одновременно сохраняя кластеры как можно более разными (далеко). Он назначает точки данных кластеру таким образом, чтобы сумма квадратов расстояния между точками данных и центроидом кластера (среднее арифметическое всех точек данных, принадлежащих этому кластеру) была минимальной.Чем меньше вариаций внутри кластеров, тем более однородные (похожие) точки данных находятся в одном кластере.

Алгоритм kmeans работает следующим образом:

  1. Укажите количество кластеров K .
  2. Инициализируйте центроиды, сначала перетасовывая набор данных, а затем случайным образом выбирая K точек данных для центроидов без замены.
  3. Продолжайте повторять до тех пор, пока центроиды не останутся без изменений. то есть назначение точек данных кластерам не меняется.
  • Вычислите сумму квадрата расстояния между точками данных и всеми центроидами.
  • Назначьте каждую точку данных ближайшему кластеру (центроиду).
  • Вычислите центроиды для кластеров, взяв среднее значение всех точек данных, принадлежащих каждому кластеру.

Подход kmeans для решения проблемы называется Максимизация ожидания . Шаг E - это присвоение точек данных ближайшему кластеру. M-шаг вычисляет центроид каждого кластера.Ниже приводится описание того, как мы можем решить это математически (не стесняйтесь его пропустить).

Целевая функция:

, где wik = 1 для точки данных xi, если она принадлежит кластеру k ; в противном случае wik = 0. Кроме того, μk - это центроид кластера xi.

Это задача минимизации из двух частей. Сначала минимизируем J по сравнению с wik и лечить μk исправлено. Затем мы минимизируем J относительно μk и лечить wik исправлено. Технически говоря, мы различаем J w.r.t. сначала wik и обновите назначения кластера ( E-step ).Затем дифференцируем J по μk и повторно вычислить центроиды после присвоения кластеров из предыдущего шага ( M-этап ). Следовательно, E-step равен:

Другими словами, назначьте точку данных xi ближайшему кластеру, судя по его сумме квадратов расстояния от центроида кластера.

И M-шаг:

Что переводится в пересчет центроида каждого кластера для отражения новых назначений.

Здесь несколько моментов, на которые следует обратить внимание:

  • Поскольку алгоритмы кластеризации, включая k-средние, используют измерения на основе расстояния для определения сходства между точками данных, рекомендуется стандартизировать данные так, чтобы среднее значение было равно нулю, а стандартное отклонение равно единице, поскольку почти всегда объекты в любом наборе данных будут иметь разные единицы измерения, такие как возраст и доход.
  • Учитывая итеративный характер kmeans и случайную инициализацию центроидов в начале алгоритма, разные инициализации могут привести к разным кластерам, поскольку алгоритм kmeans может застрять в локальном оптимуме и может не сходиться к глобальному оптимуму . Поэтому рекомендуется запускать алгоритм, используя различные инициализации центроидов, и выбирать результаты прогона, которые дали меньшую сумму квадратов расстояния.
  • Назначение примеров не меняется - это то же самое, что и отсутствие изменений в вариациях внутри кластера:

Мы будем использовать простую реализацию k-средних здесь, чтобы просто проиллюстрировать некоторые концепции.Затем мы будем использовать реализацию sklearn , которая более эффективно позаботится о многих вещах за нас.

алгоритм kmeans очень популярен и используется во множестве приложений, таких как сегментация рынка, кластеризация документов, сегментация изображений и сжатие изображений и т. Д. Обычно цель кластерного анализа:

  1. Получить осмысленное интуитивное понимание структура данных, с которыми мы имеем дело.
  2. Кластер, а затем предсказать, где будут построены разные модели для разных подгрупп, если мы считаем, что поведение разных подгрупп сильно варьируется.Примером этого является объединение пациентов в разные подгруппы и построение модели для каждой подгруппы, чтобы предсказать вероятность риска сердечного приступа.

В этом посте мы применим кластеризацию к двум случаям:

  • Сегментация извержений гейзера (набор данных 2D).
  • Сжатие изображения.

Сначала мы реализуем алгоритм kmeans для двухмерного набора данных и посмотрим, как он работает. Набор данных содержит 272 наблюдения и 2 функции. Данные охватывают время ожидания между извержениями и продолжительность извержения гейзера Old Faithful в национальном парке Йеллоустоун, штат Вайоминг, США.Мы попытаемся найти подгруппы K в точках данных и сгруппировать их соответственно. Ниже приводится описание характеристик:

  • извержений (плавающих): Время извержения в минутах.
  • ожидание (int): время ожидания до следующего извержения.

Давайте сначала построим график данных:

Мы будем использовать эти данные, потому что их легко построить и визуально определить кластеры, поскольку это двухмерный набор данных. Очевидно, что у нас 2 кластера. Давайте сначала стандартизируем данные и запустим алгоритм kmeans для стандартизованных данных с K = 2.

На приведенном выше графике показана диаграмма разброса данных, окрашенная кластером, к которому они принадлежат. В этом примере мы выбрали K = 2. Символ ‘*‘ - это центроид каждого кластера. Мы можем думать об этих двух кластерах как о гейзере, который вел себя по-разному в разных сценариях.

Далее мы покажем, что разные инициализации центроидов могут давать разные результаты. Я буду использовать 9 различных random_state , чтобы изменить инициализацию центроидов и построить график результатов.Название каждого графика будет суммой квадратов расстояния каждой инициализации.

В качестве примечания, этот набор данных считается очень простым и сходится менее чем за 10 итераций. Поэтому, чтобы увидеть влияние случайной инициализации на сходимость, я сделаю 3 итерации, чтобы проиллюстрировать концепцию. Однако в реальных приложениях наборы данных вовсе не такие чистые и красивые!

Как видно из приведенного выше графика, мы получили только два разных способа кластеризации на основе разных инициализаций.Мы выбрали бы тот, у которого наименьшая сумма квадратов расстояния.

В этой части мы реализуем kmeans для сжатия изображения. Изображение, над которым мы будем работать, имеет размер 396 x 396 x 3. Следовательно, для каждого местоположения пикселя у нас будет 3 8-битных целых числа, которые задают значения интенсивности красного, зеленого и синего цветов. Наша цель - уменьшить количество цветов до 30 и представить (сжать) фотографию, используя только эти 30 цветов. Чтобы выбрать, какие цвета использовать, мы будем использовать алгоритм kmeans для изображения и рассматривать каждый пиксель как точку данных.Это означает, что измените форму изображения с высоты x ширины x каналов на (высота * ширина) x канал, т.е. у нас будет 396 x 396 = 156 816 точек данных в 3-мерном пространстве, которые являются интенсивностью RGB. Это позволит нам представить изображение с использованием 30 центроидов для каждого пикселя и значительно уменьшит размер изображения в 6 раз. Исходный размер изображения был 396 x 396 x 24 = 3 763 584 бит; однако новое сжатое изображение будет иметь размер 30 x 24 + 396 x 396 x 4 = 627 984 бит. Огромная разница заключается в том, что мы будем использовать центроиды для поиска цветов пикселей, и это уменьшит размер каждого местоположения пикселя до 4 бит вместо 8 бит.

С этого момента мы будем использовать sklearn реализацию kmeans. Здесь мало чего отметить:

  • n_init - это количество запусков kmeans с различной инициализацией центроида. Будет сообщен результат лучшего.
  • tol - метрика вариации внутри кластера, используемая для объявления сходимости.
  • По умолчанию init - k-means ++ , что должно дать лучшие результаты, чем просто случайная инициализация центроидов.

Мы видим сравнение исходного изображения со сжатым. Сжатое изображение похоже на исходное, что означает, что мы можем сохранить большинство характеристик исходного изображения. При меньшем количестве кластеров степень сжатия будет выше за счет качества изображения. Кстати, этот метод сжатия изображений называется сжатие данных с потерями , потому что мы не можем восстановить исходное изображение из сжатого изображения.

В отличие от обучения с учителем, когда у нас есть достоверная информация для оценки производительности модели, кластерный анализ не имеет надежной метрики оценки, которую мы могли бы использовать для оценки результатов различных алгоритмов кластеризации. Более того, поскольку kmeans требует k в качестве входных данных и не узнает его из данных, нет правильного ответа с точки зрения количества кластеров, которые мы должны иметь в любой проблеме. Иногда знание предметной области и интуиция могут помочь, но обычно это не так.В методологии кластерного прогнозирования мы можем оценить, насколько хорошо модели работают на основе различных кластеров K , поскольку кластеры используются в последующем моделировании.

В этом посте мы рассмотрим две метрики, которые могут дать нам некоторую интуицию о k :

  • Метод изгиба
  • Анализ силуэта

Метод изгиба дает нам представление о том, какой хороший номер k кластеров будет основываться на сумме квадратов расстояний (SSE) между точками данных и их центроидами назначенных кластеров.Выбираем k в том месте, где SSE начинает расплющиваться и образовывать изгиб. Мы воспользуемся набором данных гейзера и оценим SSE для различных значений k и посмотрим, где кривая может образовать изгиб и сгладиться.

График выше показывает, что k = 2 - неплохой выбор. Иногда все еще трудно определить подходящее количество кластеров, потому что кривая монотонно убывает и может не показывать ни одного изгиба или имеет явную точку, где кривая начинает сглаживаться.

Анализ силуэта можно использовать для определения степени разделения между кластерами. Для каждого образца:

  • Вычислите среднее расстояние от всех точек данных в одном кластере (ai).
  • Вычислить среднее расстояние от всех точек данных в ближайшем кластере (bi).
  • Вычислить коэффициент:

Коэффициент может принимать значения в интервале [-1, 1].

  • Если 0 -> образец очень близок к соседним кластерам.
  • Это 1 -> выборка далеко от соседних кластеров.
  • Это -1 -> выборка назначена неправильным кластерам.

Следовательно, мы хотим, чтобы коэффициенты были как можно больше и близки к 1, чтобы кластеры были хорошими. Мы снова будем использовать здесь набор данных гейзера, потому что дешевле выполнять анализ силуэтов, и на самом деле очевидно, что существует только две группы точек данных.

.

определение систематического по The Free Dictionary

Если нашему систематическому устройству можно доверять, то есть если роды животных столь же отличны друг от друга, как и роды растений, то мы можем сделать вывод, что животных, более широко разделенных по масштабам природы, легче скрещивать, чем в других. случай растений; но сами гибриды, как мне кажется, более бесплодны. мне кажется, что руководство должно содержать систематическое изложение важных фактов, чтобы большая часть времени ученика, в классе и вне его, могла быть оставлена ​​свободной для изучение самой литературы.Систематическая сдержанность вышестоящего по отношению к низшему иногда может быть преодолена - систематическая близость никогда. «Об этом человеке Пиквике я скажу мало; предмет представляет лишь несколько достопримечательностей; и я, джентльмены, не тот человек, как и вы, господа, мужчины, чтобы наслаждаться созерцанием отвратительного бессердечия и систематического злодейства. «Квадратное потомство иногда получается из слегка неправильного треугольника; но почти в каждом таком случае Неправильность первого поколения встречается на третьем; который либо не достигает Пятиугольного ранга, либо возвращается к Треугольному.] Такое рождение требует, как и предшествовавших ему, не только серии тщательно организованных смешанных браков, но также и длительного, непрерывного проявления бережливости и самоконтроля со стороны потенциальных предков грядущего Равностороннего человека и пациента, систематическое и непрерывное развитие равнобедренного интеллекта на протяжении многих поколений. Чем меньше протяженность территории, тем труднее людям будет сформировать регулярный или систематический план противостояния, и тем легче будет победить их ранние усилия.Они сбросили своего пленника на землю, а затем начали систематическое облавливание судна. Люди прибыли из богатого учреждения в Ливане, из Кентербери, Гарварда и Альфреда, а также из всех других мест, где эти странные люди удобряли пересеченные холмы. Мы беспомощно смотрели на систематическое, холодное сероглазое упорство пасхальной погоды, в то время как скудный рацион стал нормой дня, а чувство голода под грудиной стало привычным для всех. моряк в этом задержанном флоте.Островитяне, которые выкуривают только пару-тройку затяжек за раз и через большие промежутки времени и постоянно переключают свою трубку из рук в руки, считали мое систематическое выкуривание четырех или пяти трубок табака подряд чем-то весьма замечательным. Такие люди могут с очевидной легкостью и без строгости подчинять своей воле и приводить в гармоничный и систематический порядок различных членов своего небольшого сословия, - регулировать их особенности и таким образом уравновешивать и компенсировать недостатки одного из них. избытком другого, чтобы создать гармоничную и упорядоченную систему.Следовательно, каждая нация, в делах которой проявляется недостаток мудрости и стабильности, может рассчитывать на каждую потерю, которую может понести более систематическая политика их более мудрых соседей. .

Определение стоимости внедрения и эксплуатации программы удаленного мониторинга пациентов пожилого возраста с хроническими заболеваниями: систематический обзор экономических оценок

 @article {Peretz2018DeterminingTC, title = {Определение стоимости внедрения и эксплуатации программы удаленного наблюдения за пациентами пожилого возраста с хроническими заболеваниями: систематический обзор экономических оценок}, автор = {Даниэль Перец, А. Арнарт и Н. Понзони}, journal = {Журнал телемедицины и телемедицины}, год = {2018}, объем = {24}, pages = {13 - 21} } 
Введение Дистанционный мониторинг пациентов (RPM) в сочетании с посещениями медсестер на дому становится все более популярным для последующего наблюдения за пациентами с хроническими заболеваниями, и существуют доказательства того, что это улучшает состояние здоровья пациентов.[...] Ключевой метод Методы После оценки по критериям включения и исключения и оценки по двум критериям, которые важны для экономической оценки, данные из выбранных исследований были извлечены и сгруппированы в значимые категории затрат, а затем скорректированы для отражения…

Сохранить в библиотеке

Создать оповещение

Цитировать

Запустить новостную ленту

.

Смотрите также


Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.



Понравился рецепт? Подпишись на RSS! Подписаться!