搜索资源列表
R Tree 多维数据
- R树是一种用于处理多维数据的数据结构，用来访问二维或者更高维区域对象组成的空间数据.R树是一棵平衡树
RTreeTemplate.zip
- R树，具有搜索，添加，删除节点能，利用R树，可以为空间搜索速度带来很大的提升，是GIS中必备的一种算法,R tree, with the search, add, delete nodes can use R trees, you can search for the space a great deal of speed upgrade is necessary for GIS in an algorithm
R-tree
- R树索引树的代码,用于空间数据库索引，是先进比较流行的数据库索引算法-R-tree index tree code, the index for spatial databases, advanced database indexing algorithm more popular
Rtree_code_of_C
- R树算法的c实现，包括了索引建立，窗口查询和对象删除功能-R-tree
Rtree-eclipse
- 一个java实现的R树，R树在存储空间数据方面用处很大，特别是区域性的按空间划分的数据.这种结构用在数据库处理多维数据极为方便，oracle索引多维数据就是用的这种-a tree to achieve the R, R tree in the storage space data very useful, in particular, according to the regional breakdown of the data space. this database structure us
Rstar_Berchtold.tar
- R*树，具有添加，删除，查询节点功能，是搜索算法中的一种，常用于GIS软件中。-R* tree, with add, delete, query node function, is a search algorithm, commonly used in the GIS software.
rtree_src_1_0_updt
- 本程序是由JAVA实现的R-树新建、结点增加、删除功能。-This procedure is achieved by the JAVA new R-tree, node to add, delete function.
RTree
- 通过建立R树索引，为数据提供一个更有效的查询效率更高的策略-Creat an R tree index!
Rtree-eclipse
- 移动对象空间数据库中索引r树源码,能在eclipse下直接运行.-Moving objects in spatial database index r source tree, can directly run in eclipse.
RStarTree.tar
- 经典索引方法，它是在R树的基础上进行改进，再次提高了查询速度，用VC编写，代码精炼。-Classic index method, which is in the R-tree based on the improved query speed once again increased, with VC development, refining the code.
Rstar-java
- 里面详细的介绍了R树的结构，详尽的描述了一个R树类-Which describes in detail the structure of R tree, detailed descr iption of an R category tree
Rtree
- R树，一个用于空间查询的动态索引结构。能够更有效地处理空间数据点-R tree, a query for a dynamic index structure of space. To more effectively deal with spatial data points
LidarK20
- LiDAR数据处理平台，其中包含了R树空间索引的详细实现。-LiDAR data processing platform
RTree
- R树的构建，查找，插入，删除 java描述-R树的构建，查找，插入，删除 java描述
R-java
- 使用java实现R树，包括插入，删除，查找等功能-Using java to achieve R-tree, including insert, delete, search and other functions
B-tree--BP-tree--B--tree--R-tree
- 本文从B树开始谈起，然后论述B+树、B*树，最后谈到R 树。其中B树、B+树及B*树部分由weedge完成，R 树部分由Frankie完成，全文最终由July统稿修订完成。-Starting the beginning of this B-tree, and then discusses the B+ tree, B* tree, R-tree and finally spoke. Where the B-tree, B+ tree and B* tree partially complete
R-tree
- 实现算法中的R树， 1．根节点若非叶子节点，则至少有两个子节点； 2．每个非根叶节点和非叶节点包含的实体个数均介于m和M之间； 3．所有叶子节点在同一层次；-The R-tree algorithm, a. If not the root leaf nodes, there are at least two child nodes 2. The number of entities for each non-root and leaf nodes are non-leaf node
R
- 本文分别利用逻辑回归、决策树和随机森林三种模型针对员工是否会过早离职问题进行探究，结果显示三种方法预测结果的精确度依次增加，分别为78.59%、96.8%和 99%，并且三种模型均显示员工演满意度是最重要的特征变量。(Predicting employee turnover)
决策树代码
- 基础决策树算法适合初学者第一次尝试r编程(simple decision tree)
决策树
- 利用R语言实现决策树，使用 party 包构建决策树，使用 rpart 包构建决策树，以及随机森林的构建(using R language analyizing ...)