Сортавала питер расстояние: Как добраться в Сортавалу из Санкт-Петербурга

Расстояние
(км)

Расход
(л/100км)

Стоимость
(руб/л)

Цена / Расход топлива

/
л

Погода в Сортавале

Погода в Санкт-Петербурге

Маршруты

• посёлок городского типа Приобье → Майкоп
• Тихвин → деревня Харчевня
• село Абрау-Дюрсо → Геленджик
• Воронеж → Калуга
• Брянск → Кимры
• Северодвинск → Гудаута
• деревня Новый Изборск → деревня Дуловка

Расстояния

• Москва → Миллерово
• Нурлат → село Кичкальня
• Тула → поселок Скуратовский
• поселок городского типа Урмары → Нижний Новгород
• Белорецк → Челябинск
• Мелеуз → станция Мурапталово
• село Частоозерье → посёлок Курорт Озеро Медвежье

Сортировка диапазона ячеек (Microsoft Excel)

Обратите внимание:
Эта статья написана для пользователей следующих версий Microsoft Excel: 2007, 2010, 2013, 2016, 2019 и Excel в Microsoft 365. Если вы используете более раннюю версию (Excel 2003 или более раннюю), этот совет может не работать для ты . Чтобы просмотреть версию этого совета, написанную специально для более ранних версий Excel, щелкните здесь: Сортировка диапазона ячеек.

Написано Алленом Вяттом (последнее обновление 19 сентября, 2020)
Этот совет относится к Excel 2007, 2010, 2013, 2016, 2019 и Excel в Microsoft 365

Питер спросил, можно ли сортировать диапазон ячеек, и только этот диапазон. Другими словами, не сортировать целые строки или целые столбцы. Ответ — громкое «да», Excel позволяет вам довольно легко выполнять сортировку.

В качестве примера предположим, что вы хотите отсортировать ячейки в диапазоне C10:F40 на основе значений в столбце D. Для этого выполните следующие действия:

1. Выберите диапазон ячеек.
2. Отображение вкладки «Данные» на ленте.
3. Щелкните инструмент Сортировка. Excel отображает диалоговое окно «Сортировка». (См. рис. 1.)

Рисунок 1. Диалоговое окно «Сортировка».

4. В раскрывающемся списке «Сортировать по» выберите столбец D.
5. Убедитесь, что флажок «Мои данные имеют заголовки» снят.
6. Нажмите OK.

Вы также можете сортировать с помощью инструментов «Сортировка по возрастанию» или «Сортировка по убыванию» на вкладке «Данные» на ленте. Шаги, которые вы выполняете, немного отличаются:

1. Выберите диапазон ячеек.
2. Нажмите клавишу Tab , чтобы убедиться, что выбран столбец D. Вы можете сказать, когда он выбран, потому что одна из ячеек в столбце D будет отображаться белым, а не затененной.
3. Щелкните Сортировать по возрастанию или Сортировать по убыванию.

Независимо от используемого метода сортируется только диапазон выбранных ячеек. Вся остальная информация в таблице данных остается неизменной.

Советы Excel — ваш источник недорогого обучения работе с Microsoft Excel.
Этот совет (11101) относится к Microsoft Excel 2007, 2010, 2013, 2016, 2019 и Excel в Microsoft 365. Вы можете найти версию этого совета для старого интерфейса меню Excel здесь: Сортировка диапазона ячеек .

Биография автора

Allen Wyatt

На его счету более 50 научно-популярных книг и множество журнальных статей. Аллен Вятт является всемирно признанным автором. Он является президентом Sharon Parq Associates, компании, предоставляющей компьютерные и издательские услуги. Узнать больше об Аллене…

Руководство по профессиональному развитию! Четыре разработчика мирового уровня предлагают полное руководство по созданию мощных, надежных и безопасных приложений с помощью Excel. Авторы показывают, как последовательно принимать правильные проектные решения и максимально эффективно использовать мощные функции Excel. Ознакомьтесь с Professional Excel Development уже сегодня!

Подписаться

БЕСПЛАТНАЯ УСЛУГА: Получайте такие советы каждую неделю в ExcelTips, бесплатном информационном бюллетене по продуктивности. Введите свой адрес и нажмите «Подписаться».

Просмотреть последний информационный бюллетень.

(Ваш адрес электронной почты никому никогда не передается.)

Комментарии

Этот сайт

Есть версия Excel, которая использует
ленточный интерфейс (Excel 2007 или новее)?
Этот сайт для вас! Если вы
использовать более раннюю версию Excel, посетите
наш сайт ExcelTips посвящен интерфейсу меню.

Новейшие наконечники

Подписаться

БЕСПЛАТНАЯ УСЛУГА: Получайте подобные советы каждую неделю в ExcelTips, бесплатном информационном бюллетене по продуктивности. Введите свой адрес и нажмите «Подписаться».

(Ваш адрес электронной почты никому и никогда не передается.)

Просмотреть самый последний информационный бюллетень.

Ссылки и обмен

• Советы по Excel: часто задаваемые вопросы
• Вопросы или комментарии
• Отличные идеи брендинга
• Бесплатные календари

Copyright © 2022 Sharon Parq Associates, Inc.

k-Ближайшие соседи и проклятие размерности | Питер Грант

Почему алгоритм k-ближайших соседей особенно чувствителен к дополнительным измерениям

В моей последней статье мы узнали об алгоритме моделирования k-ближайших соседей. Этот алгоритм делает прогнозы классификации для ваших желаемых точек данных на основе предположения, что близлежащие точки данных аналогичны вашей контрольной точке. Для работы ему нужны две вещи:

• Во-первых, ему нужно, чтобы вы доверились предположению, что его ближайшие соседи похожи на него. Есть несколько случаев, когда это будет правдой. Например, продукты в продуктовом магазине обычно сортируются по сходным группам. Яблоки гала хранятся вместе с яблоками гала, которые хранятся рядом с яблоками фудзи. Вполне безопасно предположить, что предмет рядом с праздничным яблоком — это еще одно праздничное яблоко, и очень безопасно предположить, что соседний предмет — это яблоко. Однако в других случаях предположение о том, что соседние элементы подобны, бесполезно. То, что один предмет в моем пьяном ящике — это батарейка, не означает, что предмет рядом с ним — тоже батарейка. Это вполне может быть маркер, скрепка или резинка.
• Во-вторых, вам нужен способ измерения расстояния. Обратите внимание, что это пространственное расстояние, а не обязательно физическое расстояние. Это относится к различиям между двумя точками данных, которые вы пытаетесь сравнить. В приведенных выше примерах я использовал физическое расстояние в качестве расстояния, но это также может быть разница в квадратных метрах двух домов, разница в эффективности между двумя устройствами и так далее.

Это означает, что ваш успех при использовании алгоритма k ближайших соседей очень зависит от плотного набора данных. Это делает его особенно уязвимым для «Проклятия размерности».

Что такое «Проклятие размерности»?

«Проклятие размерности» — это насмешливый способ заявить, что в многомерных наборах данных есть тонна пробелов . Размер пространства данных растет экспоненциально с увеличением количества измерений. Это означает, что размер вашего набора данных также должен расти экспоненциально, чтобы сохранить ту же плотность. Если вы этого не сделаете, то точки данных начнут отдаляться друг от друга все дальше и дальше.

Почему это особенно проблематично для k-ближайших соседей?

На первый взгляд кажется, что k-ближайшие соседи не особенно чувствительны к этой проблеме. Каждому алгоритму машинного обучения требуется плотный набор данных, чтобы точно прогнозировать по всему пространству данных. Ошибки возникают во всех алгоритмах, если между данными есть пробелы. Так что же делает k-ближайших соседей особенными?

Особая проблема с k-ближайшими соседями заключается в том, что для этого требуется, чтобы точка была близка в каждом отдельном измерении. Некоторые алгоритмы могут создавать регрессии на основе одного измерения, и им нужно, чтобы точки располагались близко друг к другу вдоль этой оси. k-ближайшие соседи так не работают. Необходимо, чтобы все точки были близки по каждой оси в пространстве данных. И каждая новая добавленная ось, добавляя новое измерение, делает все труднее и труднее, чтобы две определенные точки были близки друг к другу на каждой оси.

Джоэл Грус хорошо описал эту проблему в книге «Наука о данных с нуля». В этой книге он вычисляет среднее и минимальное расстояния между двумя точками в пространстве измерений по мере увеличения числа измерений. Он рассчитал 10 000 расстояний между точками с количеством измерений от 0 до 100. Затем он переходит к построению среднего и минимального расстояния между двумя точками, а также отношения ближайшего расстояния к среднему расстоянию (Distance_Closest / Distance_Average). .

На этих графиках Джоэл показал, что отношение ближайшего расстояния к среднему расстоянию увеличилось с 0 в 0 измерениях до ~0,8 в 100 измерениях. И это показывает фундаментальную проблему размерности при использовании алгоритма k ближайших соседей; по мере увеличения количества измерений и приближения отношения ближайшего расстояния к среднему расстоянию к 1 прогностическая сила алгоритма уменьшается. Если ближайшая точка находится почти так же далеко, как и средняя точка, то она имеет лишь немного большую предсказательную силу, чем средняя точка.

Подумайте, как эта проблема относится к нашему примеру с яблоком выше. Это немного нелогично, поскольку пример яблока по своей сути трехмерный, но представьте, что расстояние до следующего ближайшего предмета в продуктовом отделе примерно такое же, как среднее расстояние. Внезапно вы не можете быть уверены, является ли ближайший предмет другим гала-яблоком, или яблоком Фудзи, или апельсином, или пучком петрушки. Что касается алгоритма k-ближайших соседей, вся секция продуктов будет перемешана.

Как преодолеть проклятие размерности при использовании алгоритма k ближайших соседей?

Основная проблема заключается в том, что для количества измерений недостаточно доступных данных. По мере увеличения количества измерений размер пространства данных увеличивается, а также увеличивается объем данных, необходимых для поддержания плотности. Без резкого увеличения размера набора данных k-ближайших соседей теряют всю предсказательную силу. И это делает одно возможное решение проблемы простым: добавьте больше данных. Вполне возможно добавлять все больше и больше данных, чтобы обеспечить достаточную плотность данных, даже если вы добавляете больше измерений. И если у вас есть оборудование для обработки такого объема данных, это вполне законное решение.

Конечно, у вас не всегда есть оборудование, необходимое для добавления такого количества данных. Не каждый специалист по данным может позволить себе доступ к суперкомпьютеру. И даже тогда можно иметь достаточно большой набор данных, который даже суперкомпьютер не сможет обработать за разумное время. Здесь в игру вступает концепция уменьшения размерности. Уменьшение размерности — тема, выходящая за рамки этой статьи, но я расскажу о ней в следующей. По сути, это относится к выявлению тенденций в наборе данных, которые действуют по параметрам, которые явно не указаны в наборе данных. Затем вы можете создать новые измерения, соответствующие этим осям, и удалить исходные оси, тем самым уменьшив общее количество осей в вашем наборе данных.

В качестве примера предположим, что вы наносите на карту местонахождение садовых гномов в городе. Вы получаете GPS-координаты каждого садового гнома и наносите их на карту. У вас есть два измерения Север-Юг и Восток-Запад. Теперь представьте, что по какой-то причине все садовые гномы выстроились почти по диагонали, проходящей через город. Один на юго-востоке, один в северо-западном углу и почти прямая линия между ними. Теперь вы можете создать новую ось, называемую осью юго-восток-северо-восток (или, если хотите быть глупой, «демаркационной линией садового гнома») и удалить оси север-юг и восток-запад. Таким образом, вы сократили свой набор данных с двух измерений на два и упростили успех алгоритма k-ближайших соседей.

Подведение итогов

Алгоритм k-ближайших соседей зависит от близости точек данных друг к другу. Это становится сложной задачей по мере увеличения количества измерений, называемых «проклятием размерности». Это особенно сложно для алгоритма k-ближайших соседей, он требует, чтобы две точки были очень близки на каждой оси , а добавление нового измерения создает еще одну возможность для точек быть дальше друг от друга. По мере увеличения числа измерений ближайшее расстояние между двумя точками приближается к среднему расстоянию между точками, что сводит на нет способность алгоритма k ближайших соседей давать ценные прогнозы.

Чтобы решить эту проблему, вы можете добавить больше данных в набор данных. Тем самым вы увеличиваете плотность пространства данных, приближая ближайшие точки друг к другу и возвращая способность алгоритма k ближайших соседей давать ценные прогнозы. Это ценное решение, если у вас есть оборудование, необходимое для выполнения вычислений с вашим набором данных. По мере того, как ваш набор данных становится все больше и больше, вам требуется все больше и больше вычислительной мощности для его обработки.