Войти
Группировка данных (также называемая Дискретная группировка или сегментирование ) - это предварительная -обработка метод, используемый для уменьшения влияния незначительных ошибок наблюдения. Исходные значения данных, которые попадают в заданный небольшой интервал, bin, заменяются значением, представляющим этот интервал, часто центральным значением. Это форма квантования.
Группировка статистических данных - это способ группировки чисел с более или менее непрерывными значениями в меньшее количество «ячеек». Например, если у вас есть данные о группе людей, вы можете разделить их возраст на меньшее количество возрастных интервалов (например, группируя каждые пять лет вместе). Его также можно использовать в многомерной статистике, объединяя сразу несколько измерений.
В контексте обработки изображений, биннинг - это процедура объединения кластера из пикселей в один пиксель. Таким образом, при биннинге 2x2 массив из 4 пикселей становится на один пиксель большего размера, уменьшая общее количество пикселей.
Такое агрегирование, хотя и связано с потерей информации, сокращает объем данных, которые необходимо обработать, облегчая анализ. Например, группирование данных может также уменьшить влияние шума чтения на обработанное изображение (за счет более низкого разрешения).
Гистограммы - это пример объединения данных, используемый для наблюдения за лежащими в основе распределениями. Обычно они встречаются в одномерном пространстве и в равных интервалах для простоты визуализации.
Объединение данных может использоваться, когда небольшие инструментальные сдвиги в спектральном измерении от экспериментов масс-спектрометрии (МС) или ядерного магнитного резонанса (ЯМР) будут ошибочно интерпретированы как представляющие различные компоненты, когда набор профилей данных подвергается анализу распознавания образов. Простой способ справиться с этой проблемой - использовать методы биннинга, при которых разрешение спектра уменьшается до достаточной степени, чтобы гарантировать, что данный пик остается в своем бине, несмотря на небольшие спектральные сдвиги между анализами. Например, в ЯМР ось химического сдвига может быть дискретизирована и грубо разбита, а в MS спектральная точность может быть округлена до целого числа атомной массы. единицы значения. Кроме того, несколько систем цифровых камер включают функцию автоматического объединения пикселей для повышения контрастности изображения.
Объединение также используется в машинном обучении для ускорения дерева решений ускорение метод контролируемой классификации и регрессии в таких алгоритмах, как Microsoft LightGBM и scikit-learn Дерево классификации с усилением градиента на основе гистограммы.
.
