基于空间自相关,R语言克里金插值 library(gstat) library(sp) data(meuse) head(meuse ...
克里金插值的基本介绍可以参考ARCGIS的帮助文档 .其本质就是根据已知点的数值,确定其周围点 预测点 的数值。最直观的方法就是找到已知点和预测点数值之间的关系,从而预测出预测点的数值。比如IDW插值方法,就是假设已知点和预测点的值跟它们相对距离成反比。克里金插值的精妙之处在于它不仅考虑了已知点和预测点的距离关系,还考虑了这些已知点之间的自相关关系。 如何衡量已知点之间的自相关关系呢 通常使用的就 ...
2016-02-12 01:12 0 10055 推荐指数:
基于空间自相关,R语言克里金插值 library(gstat) library(sp) data(meuse) head(meuse ...
交叉验证(Cross Validation)方法思想 Cross Validation一下简称CV。CV是用来验证分类器性能的一种统计方法。 思想:将原始数据进行分组,一部分作为训练集,另一部分作为验证集,首先用训练集对分类器进行训练,然后利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来 ...
交叉验证(Cross Validation)常见的交叉验证方法如下: 1、简单交叉验证 将原始数据随机分为两组,一组做为训练集,一组做为验证集,利用训练集训练分类器,然后利用验证集验证模型,记录最后的分类准确率为此分类器的性能指标。 好处: 处理简单,只需随机把原始数据分为两组即可 ...
来源:CSDN: boat_lee 简单交叉验证 hold-out cross validation 从全部训练数据S中随机选择s个样例作为训练集training set,剩余的作为测试集testing set; 通过对测试集训练 ,得到假设函数或者模型; 在测试集中 ...
之前在《训练集,验证集,测试集(以及为什么要使用验证集?)(Training Set, Validation Set, Test Set)》一文中已经提过对模型进行验证(评估)的几种方式。下面来回顾一下什么是模型验证的正确方式,并详细说说交叉验证的方法。 验证(Validation ...
交叉验证(CrossValidation)方法思想简介 以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set ...
克里金插值原理的阅读笔记,在下面下载DOWN LINK。此原理让你很快明天克里金插值的原理,论文写的十分的好。推荐你下载并阅读,如果没有CSDN积分,可以去知网或者百度学术中下载。只是上面没有我的笔记而已。 下面说说程序的事情。 这个程序有两个版本,第一个是Matlab版本 ...
,需要安装openlayers, npm i ol --save Kriging.js地址:http ...