旋轉門算法

旋轉門算法

旋轉門算法是一種比較快速的線性擬合算法,常常用於實時資料庫中對數據進行壓縮,使存儲容量大大的減少。在實時資料庫中,數據通常具有如下特點:1. 數據採集量大。2. 數據臨近度高。如果不能對這些數據進行壓縮,將對資源造成巨大的浪費。旋轉門算法作為線性擬合的一種簡便算法,具有效率高、壓縮比高、實現簡單、誤差可控制的優點,現在已成為一種專門算法。

基本介紹

  • 中文名:旋轉門算法
  • 外文名:SDT
  • 類型:線性擬合算法
  • 變形:平行四邊形算法
  • 優點:執行速度比較快
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名稱

英文名稱:SDT(Spinning Door Transformation)
中文名稱:旋轉門算法

算法原理

旋轉門算法更為形象說法是根據數據構建一個又一個的高度(該高度及有損壓縮的閾值)固定的平行四邊形去“套住”數據,在不能“套住”時將前一個點進行歸檔(存儲)。其中,旋轉門就是圖中不斷在“擴張”的平行四邊形,每時每刻,此平行四邊形的豎直方向的邊的長度始終為閾值的2倍。每次擴張之時,都要檢查平行四邊形能否把所有點都套在平行四邊形內部,若有點沒有被套住,則之前的所有點就需要被歸檔(壓縮)。
旋轉門算法

算法變形

旋轉門算法除了平行四邊形算法之外,還能用三角形算法來表示。

算法優點

相對於最小二乘法,算法的執行速度比較快。
相對於最小二乘法,算法有對誤差控制的功能。

算法不足

相對於最小二乘法,旋轉門算法無法對鋸齒點進行有效的處理。
相對於最小二乘法,旋轉門算法擬合度較低。

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