17、数据可视化与地理空间数据处理

数据可视化与地理空间数据处理

在数据可视化和分析领域,我们常常会遇到各种挑战,比如展示子类别中的顶级产品,以及处理地理空间数据。下面将详细介绍如何解决这些问题。

1. 展示子类别中的顶级产品

1.1 问题背景

在处理包含大量产品的数据时,我们可能需要展示每个子类别中的顶级产品,并将这些产品的销售数据与该类别中其他所有产品的销售数据进行比较。同时,还可能会遇到一些表格中出现奇怪的 “Abc” 列的问题。

1.2 解决方案

1.2.1 创建顶级子类别集合
  • 创建一个名为 [Top N Sub-Category] 的整数参数,将其值设置为 4。
  • 创建一个名为 [Sub-Category | Profit] 的 Top N 集合,使用 [Top N Sub-Category] 参数设置集合中的子类别数量,并选择 [Profit] 的总和作为度量。
1.2.2 构建顶级子类别计算
// Sub-Category Header
IF [Sub-Category | Profit]
THEN [Sub-Category]
ELSE "All Others"
END

[Sub-Category Header] 放置在 “行” 上。

1.2.3 编写子类别排序计算
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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