RASA2018 lehele || English

Klastrikaart

Selles teemas on punktide tihedusklastrite moodustamise ülesanded. Klastri moodustab tihedamini koos paiknevate punktide pilv.

Ruumiliste klastrite moodustamise algoritmi DBSCAN ei ole RASA õpiku esimeses väljaandes kirjeldatud, lugeda saab sellest Wikipediast.
Vastamata
Vastatud
Täiendamist ootav
Täiendatud
Hinnatud
ID P Ülesanne või küsimus
3780 3 Manustatud failis on Eesti topograafilises andmekogus olevate allikate L-Est koordinaadid.
  1. Kas Eesti on tuhande allika maa?
  2. Moodusta allikate ruumilised klastrid DBSCAN algoritmiga kasutades otsimisraadiust 5000, 10000 ja 20000 meetrit. Katseta klastrite loomist erineva klastrisse kuuluvate objektide minimaalse arvuga. Salvesta klastrite kartogrammid joonistena vastuste faili ja lisa joonistele allkirjad.
  3. Kuidas sõltuvad samadest andmetest moodustatud klastrid naaberobjektide otsimise raadiusest?
 Ava
3779 2 Manustatud failis on ühe tundmatu isiku mobiilpositsioneerimise tulemused.
  1. Mitu päeva püsis see isik ühes kohas (ei liikunud päeva jooksul rohkem kui 1 km)?
  2. Nimeta need kohad.
 Ava
4040 3

Manustatud failis on õuealade tsentroidid Venemaa üheverstaselt topograafiliselt kaardilt ja Eesti põhikaardilt Ridala vallas. Number 1 näitab hoone leidumist ja 0 selle puudumist. Määratlegem küla keskus kohana, kus 500 m raadiuses on vähemalt 10 hoonet. Kaugusvahemikud palun arvestada kilomeetri vahega.

  1. Mitu hoonet on võrreldes 20. sajandi algusega selle andmestiku järgi kadunud?
  2. Milline on kõige sagedasem vahemaa kadunud hoone jat tänapäevase külakeskuse vahel?
  3. Milline on kõige sagedasem vahemaa kadunud hoonest lähima tänapäevase külakeskuseni?
 Ava