近鄰均值計算嗨，大家好，
我必須計算微電子晶圓上的相鄰管芯/組件的平均值，例如在3x3盒子上，如下所示：
參考分量位於盒子的中心，因此被8個分量包圍，我要為數據表的每一行計算平均值（然後為5x5盒子和15個鄰居計算相同的東西...）
它將用作機器學習的新功能。
我的代碼是：
dt = current data table();
<BR />// building the KD table
matrice = (dt:row << getvalues) || (dt:col << getvalues);
table = KDTable(matrice);
for( i=1, i<=nrows(dt),i++,
// get the 3x3 neighbors
neighbors = table << Knearestrows(8,i);
neighbors_number = neighbors[1,1];
// Select the neighbors and get their metrics values and calculate the mean<BR /> dt << select rows (neighbors_number );
mean_selection = Col Mean( If( Selected(), :metric, . ) );
:mean_metric[i] = mean_selection;
dt << clear select
);有沒有人聰明的方法可以更有效地進行計算？
謝謝！
腳本編寫回复：近鄰均值計算我不確定效率如何比較，但是這是您嘗試的替代方法。
- 使用開始/結束數據update（）將有助於任何方法
- 使用最近的鄰居很聰明（甚至可能更有效），但要注意，即使在所有鄰居都在一側的晶圓邊緣，它也總是返回最接近的8。
- 矩陣下標可能比Col Mean（）更有效。
dt = current data table();
metrics = dt[0, "metric"];
rows = dt[0, "row"];
cols = dt[0, "col"];
d = 1; // 1 => 3x3, 2 => 5x5
dt << Begin Data Update();
For Each Row(
neighbors = Loc( :col - d <= cols <= :col + d & :row - d <= rows <= :row + d );
mean all = Mean( metrics[neighbors] );
nn = N Rows( neighbors );
mean without center = (mean all * nn - :metric) / (nn - 1);
:mm = mean without center;
);
dt << End Data Update();
回复：近鄰均值計算我很確定問題的大小將確定kdtable（）還是loc（）方法是否更好。 我猜想loc（）會贏得10x10或更小的矩陣，而kdtable會贏得100x100或更大的矩陣。
Xan關於邊緣的觀點很重要。 Loc（）可能是獲得正確答案的最簡單方法。
回复：近鄰均值計算非常感謝，這非常有趣！
有時我會使用“開始數據更新”，但是我在這裡沒有想到：很好。 這樣，如果添加我發現的20,000行的開始更新，則Loc（）解決方案實際上比knearestrows（）慢一點：
沒有開始更新的舊腳本：116s！
knearestrows（）開始更新：5秒
Loc（）開始更新：14秒
但是對於knearestrows，我不得不更改計算均值的方式，因為我們不能再在開始/結束更新中使用選擇行。
對於您完全正確的邊緣，我曾考慮過放入：
鄰居=表<< Knearestrows（{8,1.5}，i）;
為避免此問題，請使用有限的半徑
再次感謝！
回复：近鄰均值計算另一方面，我意識到半徑限制的解決方案並不完美，因為我們仍然在數組中添加了一個額外的元素
例如半徑1.5包含2的值，因為這是阻止鄰居搜索的值... 因此，它並不能完全滿足我的需求，我還需要搜索更多！
回复：近鄰均值計算您可以填充缺少的值（左，右，上，下）的行和列。根據擴展鄰域的距離，您可能會在實際晶圓周圍有8個完全缺失值的晶圓。
還有另一種方法，也需要虛擬行和列，這將非常快：
JMP 2D矩陣可以索引為1D線性矩陣。
[1 2
3 4
5 6]（3行2列）
也看起來像
[1
2，
3，
4，
5
6]（6行，使用一個下標時為1列）
如果晶片是NRows x NCols，則將其放在3NRows x 3NCols矩陣的中間（我將其稱為M3）。
您可以通過添加1來水平移動並添加3NCols來垂直移動，從而為索引M3創建一維下標矩陣。 要從M3中提取3x3子矩陣，請使用索引矩陣和shape（）函數。
像這樣的東西：
M3 = [. . . . . . . . .,
. . . . . . . . .,
. . . . . . . . .,
. . . 1 2 3 . . .,
. . . 4 5 6 . . .,
. . . 7 8 9 . . .,
. . . . . . . . .,
. . . . . . . . .,
. . . . . . . . .];
indexer2x2 = [1 2 10 11]; // top left 2x2 sub-matrix
For( x = 2, x <= 5, x += 1,
For( y = 2, y <= 5, y += 1,
Write( "\!n ", x, " ", y, " ", Shape( M3[indexer2x2 + x + y * 9], 2 ) );
)
);
2 2 [。 。，。 1]
2 3 [。 1， 4]
2 4 [。 4 、。 7]
2 5 [。 7， 。]
3 2 [。 。，1 2]
3 3 [1 2，4 5]
3 4 [4 5，7 8]
3 5 [7 8，。 。]
4 2 [。 。，2 3]
4 3 [2 3，5 6]
4 4 [5 6，8 9]
4 5 [8 9 ，. 。]
5 2 [。 。，3。]
5 3 [3。，6。]
5 4 [6。，9。]
5 5 [9。，。 。]
您可能也需要此：將Loc與2D矩陣配合使用
您可以製作indexer3x3等，然後僅在每個級別重用M3。 for循環x = 3，每次x <= 5都需要走得更遠。
編輯：如果只是獲取索引元素的均值，則可能不需要shape函數，但它有助於顯示上面發生的情況。更多：當索引小於1時，JSL矩陣具有特殊的行為，您將不會收到您希望的錯誤消息！如果索引器包含零（或-1等），它將看起來很奇怪。
回复：近鄰均值計算你好@Franck_R ，
也許這也可以幫助您：加載項：空間數據分析
如果您要尋找的是空間相關性，那麼Moran的I也許是最基本的概念。
羅恩
