Классика баз данных - статьи
в каждом бакете, что сглаживает
Это порождает два эффекта: во-первых, уменьшается плотность данных в каждом бакете, что сглаживает плотность в целом; во-вторых, бакеты становятся перекрывающимися, что приводит к созданию гораздо большего числа различных областей, чем число самих бакетов. Аппроксимацией распределения данных внутри каждой области является комбинация того, что показывают все перекрывающиеся бакеты, образующие данную область. В результате при небольшом числе бакетов обеспечиваются аппроксимации с низким уровнем ошибок.
Альтернативным подходом является STHoles Histogram [], который дуален по отношению к GENHIST: вместо области, покрываемой бакетом увеличивающегося размера и перекрывающегося с другими бакетами, в STHoles эта область может уменьшаться в размере благодаря удалению ее части (т.е. открытия отверстия (opening a hole)), образующей отдельный, дочерний бакет. Это приводит к порождению бакетов, не являющихся сплошными прямоугольниками, и тем самым позволяет фиксировать достаточно нерегулярные распределения данных.
Определение эффективных правил многомерного разделения ни в коем случае не является закрытой проблемой; непрерывно предлагаются различные подходы [].
