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| data_mining:aggregationsfunktion [2013/04/12 17:01] – [algebraisch] phreazer | data_mining:aggregationsfunktion [2013/04/12 17:20] – phreazer | ||
|---|---|---|---|
| Line 23: | Line 23: | ||
| M ist apriori bekannt, ebenso der Typ der Tupel. | M ist apriori bekannt, ebenso der Typ der Tupel. | ||
| - | Bsp.: Durchschnitt, Truncated Average, Standardabweichung, Top-N | + | Bsp.: |
| + | -Durchschnitt | ||
| + | -Truncated Average | ||
| + | -Standardabweichung | ||
| + | -Top-N | ||
| Bsp.: Durchschnitt: | Bsp.: Durchschnitt: | ||
| Line 39: | Line 43: | ||
| G: (Summe, Summe der Quadrate, Count) | G: (Summe, Summe der Quadrate, Count) | ||
| ===== holistisch ===== | ===== holistisch ===== | ||
| + | Es kann keine Beschränkung des Speicherbedarfs für Sub-Aggregate d.h. für Aggregate über | ||
| + | $$\{X_{i,j} | i=1, \dots, I\}$$ | ||
| + | angegeben werden / Größe des Zwischenergebnisses ist nicht beschränkt. | ||
| + | Beispiele | ||
| + | - Median() | ||
| + | - HäufigsterWert() | ||
| + | - TruncatedAverage() (dynamisch) | ||
| + | ===== Self-maintainable ===== | ||
| + | Wenn nach Änderung der neue Wert der Aggregationsfunktion aus dem alten Wert und den Änderungen berechnet werden kann. | ||
| + | |||
| + | Algebraische und holistische Aggregationsfunktionen sind nicht self-maintainable. | ||
| + | |||
| + | Bsp.: | ||
| + | - Count() self-maint. bzgl. Einfügen, Löschen | ||
| + | - Min() self-maint. bzgl. Einfügen | ||
| + | - Avg() ist nicht self-maint. | ||
| + | |||