方体计算的多路数组聚集方法

最新推荐文章于 2023-02-02 20:03:07 发布
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博客提到对内存大小的理解，指出内存大小取决于保存输出结果的大小，且每次读入一个小chunk。

note：关于内存大小的理解，内存大小是取决于保存输出结果的大小，每次均读入一个小chunk。


iteye_12827
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数据挖掘：数据立方体的多路数组聚集
qq_40927437的博客
03-13 2544
数据立方体的多路数组聚集 最近上课老师讲到数据立方体，讲到了数据立方体的预处理。为什么要预处理？因为如果不预处理的话，每次需要相关信息都需要从头计算，需要消耗大量的时间，因此为了便于选取数据，需要对数据立方体进行预处理。预处理一般分为两种： 部分处理（冰山立方体，外壳立方体等等） 完全处理，下文就要讨论一种完全处理的方式：多路数组聚集。 用最简单暴力的方法来进行完全处理的话，在应对很大的数据集...
数据立方体的基本计算
u011486998的博客
10-25 5261
数据立方体计算是数据仓库实现的一项基本任务。这里介绍几种计算方法 1.多路数组聚集计算法（multiway）（计算完全方体） （1）把数组划分成块，块是一个子立方体，它足够小可以放入立方体计算时所需的内存即可。 （2）通过访问立方体单元（即获取立方体单元的值）来计算聚集。 例：一个空间立方体（我上篇所用的那个），我们要计算它，将它划分成很小的基于内存的块。我们将其化为64块（a0b0c0(
易于理解的完全立方体计算的多路数组聚集方法
horsetaill的博客
02-02 1064
易于理解的完全立方体计算的多路数组聚集方法
完全立方体计算的多路数组聚集
Veng的博客
05-18 860
3-D立方体包含三个维A,B,C。对于维A,B,C数组大小分别是40,400,4000。每个维分为4个相等的分区，共分为64块，因此，A、B、C每部分的大小分别是10、100、1000。 例如书上计算BC方体中的 b0c0b_0c_0b0​c0​块（即b0c0b_0c_0b0​c0​面）， 通过扫描ABC的第1~4块（编号如书上P127 图5-3所示），然后将四个块压缩到 b0c0b_0c_0b0...
完全立方体计算的多路数组聚集(MultiWay)
小木屑 的专栏
03-22 3338
看数据挖掘书的时候，遇到该算法，郁闷了好几天终于搞明白了，现在分享一下自己的理解。这里只解释一下3-D数组中2-D数组的计算，3-D数组的图可以参照《数据挖掘概念与技术(韩家炜)》中的数据立方体中的图。        多路数组聚集算法，该算法的思想是(也算是最后的结论)：“将最小的平面放在内存中，对最大的平面每次只是取并计算一块”。        该算法的核心是：“用一个二维数组缓存一个2-D
数据立方体计算与数据泛化
seacean2000的专栏
12-23 1274
总述：数据在经过预处理和装入数据仓库之后，下一步就是应用具体的算法来处理数据，找出其中有业务意义的部分。这一部分详细的介绍了数据挖掘相关算法的核心思想，常见问题算法的指导方向。 如何根据数据立方体的情况选取合适的计算方法 完全立方体计算的多路数组聚集方法是怎么进行操作的 BUC是怎么计算冰山立方体的 动态星形树结构是如何用来计算冰山立方体的 快速预计算高维OLAP壳片段的处理 数...
大数据与数据挖掘技术 第4章 数据挖掘算法-数据立方体计算与数据泛化 共13页.pptx
02-03
多路数组聚集方法是MOLAP中的一种优化策略，它将大数组分割成小块，以适应内存限制。计算过程中，通过访问和组合这些小块来计算汇总值，同时通过优化访问顺序减少内存访问和磁盘I/O的成本。在实践中，确定最佳遍历...
数据挖掘BUC算法计算冰山立方体的python实现
chenjh027的博客
11-14 2026
BUC是一种从顶点立方体逐步向下到基本立方体的计算方法，用于计算稀疏冰山立方体。首先计算整个数据立方体的度量值,然后沿着每个维度进行划分，同时检查冰山条件，对不满足条件的分枝进行剪枝操作，对满足的在下一个维度讲行递归搜索。
多路数组聚集（Multiway）
marho
06-07 1710
多路数组聚集其实就是对维度(dimension)进行选择，保留一些常用的可以很方便地生成别的子立方体的立方体(cube)。对一个维做聚集(aggregation)其实就是按照这个维度的方向做加法，把这个维度的值缩减成一个。比如3D的按照某一维降成2D,最终降成0D的也就是数多维数组里面非零元素的个数了（假设数组元素是0-1）。     当把多维数组文件分割成可以放进内存的块(chuck)时，我们
数据挖掘概念与技术12--数据立方体的计算和多路数组聚集详解
weixin_30387663的博客
11-30 530
1.冰山立方体的相关概念 　　部分物化的立方体成为冰山立方体，其中部分物化所使用的标准或最小阈值称为最小支持度阈值或简称为最小支持度。 　　冰山立方体SQL查询语句： 　　conpute cube sales_ice as 　　select month,city,customer_group,count(*) from salesinfo 　　cube by month,ci...
多路选择的精简实现
老鹏
04-22 854
assign BUS_51 = (!RDn_51) ? (!CS[0] ? DATA_OUT[0] : // !CS[1] ? DATA_OUT[1] : //那个是0 选通哪路 !CS[2] ? DATA_OUT[2] : 16'h0) : 16'hzzzz;
多路数组聚集数MultiWay Array Aggregation
月光轩辕的专栏
03-29 4195
这个概念是在看商务智能多维数组 三维数据库  降维计算二维聚集数的过程中出现的 里面计算cache的小区块的过程我没看懂，结合网上的多份文档，我现在有了初步的理解，现在 在blog里写出来，分享给大家。 首先我们定义三维的维分别是A , B , C 。  在每个维上分别有  40,400,4000个单位 但是由于各种物理或者非功能性的限制，我们并不能在一次的时候将这些维度全部读出来，所以我们
多路数组聚集（Multiway array aggregatin）
IT小菜鸟
03-11 3578
from:  http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b99f86c010006vt.html 今天看数据挖掘讲义里面的OLAP，看到多路数组聚集的时候费了好大劲才看懂了。赶快记下来以免忘记。     多路数组聚集其实就是对维度(dimension)进行选择，保留一些常用的可以很方便地生成别的子立方体的立方体(cube)。对一个维做聚集(aggregation)
multi-way-array-aggregation
BrownWong的专栏
12-12 437
http://slidewiki.org/deck/1562_multi-way-array-aggregation#tree-0-deck-1562-1-view
移动立方体算法（MC）
热门推荐
wodexiaobaitu的专栏
12-08 1万+
该算法的基本思想是在体数据的每一个立方体单元中根据其八个顶点的数据值与给定数据值的关系在单元的12条边上寻找等值点，然后用三角形将等指点连成等直面。MC算法对感兴趣的等值面可以产生清晰的图像，但是提取的轮廓存在二义性，如果不认真选择，会造成绘制的连续表面上出现空洞。        移动立方体是面绘制的经典算法，也是所有基于体素的面绘制算法的共同基础。但是他产生的轮廓面具有二义性。移动四面体（MT
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