আমি কয়েকটি পয়েন্ট প্রক্রিয়াগুলিতে (বা একটি চিহ্নিত পয়েন্ট প্রক্রিয়া) উপর চতুর্মুখী গণনা বিশ্লেষণ করতে চাই, তারপরে কিছু মাত্রিকতা হ্রাস কৌশলগুলি প্রয়োগ করতে।
চিহ্নগুলি অভিন্নরূপে বিতরণ করা হয় না, অর্থাত্ কয়েকটি চিহ্ন বেশিরভাগ ক্ষেত্রে উপস্থিত হয় এবং কিছুগুলি খুব কমই দেখা যায়। সুতরাং, আমি কেবল নিয়মিত গ্রিডে আমার 2 ডি স্পেসটি বিভক্ত করতে পারি না, কারণ আরও ঘন ঘন চিহ্নগুলি কম ঘন ঘনগুলি "অভিভূত" করবে, তাদের উপস্থিতিটি মুখোশযুক্ত।
সুতরাং, আমি আমার গ্রিডটি এমনভাবে তৈরি করার চেষ্টা করেছি যে প্রতিটি কক্ষের সর্বাধিক এন পয়েন্ট থাকে (এটি করার জন্য, আমি প্রতিটি কক্ষকে কেবল চারটি ছোট (এবং সমান আকারের) কোষগুলিতে বিভক্ত করি, যতক্ষণ না কোষের এন-পয়েন্টের চেয়ে বেশি কোনও পয়েন্ট থাকে না until এটা)।
এই "নরমালাইজেশন" কৌশলটি সম্পর্কে আপনি কী ভাবেন? এই জাতীয় জিনিসগুলি করার কোনও স্ট্যান্ডার্ড উপায় আছে?