No Image

Что такое фрагменты кластеров

СОДЕРЖАНИЕ
0 просмотров
22 января 2020

В процессе работы файловых систем случается такое явление как фрагментация файла. Особенно это касается сильно заполненных дисков, да и разные файловые системы по-разному подвержены фрагментации. Попробую на пальцах объяснить что это такое.

Палец 1. Дисковое пространство до…

На определенном участке диска свободное место (белые кластеры).

Палец 2. Записали первый файл.

В кластеры по порядку записывается информация (данные о файле). Допустим, какой-то документ. Много текста набрали, целых шесть кластеров записали. Первый файл на диске. Я отметил на картинке его.

Палец 3. Записали второй файл.

Далее, мы скопировали на диск другой файл. Тоже, предположим, документ. Заняли ещё пять кластеров (я выделил его желтым цветом с цифрой 2). Второй файл записан, ничего необычного не наблюдается.

Палец 4. Дописали в первый файл.

И тут нам пришло в голову, что в нашем первом файле мы не учли важные детали! Дописываем новую информацию в конец. Но кластера-то после шестого заняты другим файлом. Выделяются новые кластеры, после второго файла, но так же принадлежащие первому файлу. Я отметил их красным цветом. Это – ФРАГМЕНТ.

Таких фрагментов у файла может стать очень много (если файл большой). Естественно, что процесс считывания такого файла существенно замедляется.

По сути, вам уже должно быть ясно. Дефрагментация – это процесс перекладывания данных таким образом, что цепочка кластеров, составляющая один файл делается последовательной и непрерывной.

Я описал её на этих рисунках

Процесс дефрагментации

  1. Исходное состояние;
  2. Освобождается достаточно места (файл 2 переносится на пустое место в конце), поэтому, кстати, программа дефрагметации требует, чтобы на диске оставалось около 10-15% свободного места для временного переноса данных;
  3. Все фрагменты файла соединяются в непрерывную цепочку;
  4. Все файлы укладываются последовательно, чтобы не оставалось пустот (сжатие файлов);

Для дефрагментации существует много утилит. Платные, дорогие и бесплатные программы. Лично я пользуюсь Auslogic Disk Defrag Portable, весит около 1500 Кбайт, очень шустрая и понятная в настройке. Несколько режимов дефрагменации.

Можно использовать штатный дефрагментатор Windows (или консольный defrag C:), кому что по душе.

Порой бывает жизненно необходимо избавиться от данных так, чтобы их было невозможно восстановить. Простого удаления в корзину будет маловато — подобные данные легко восстанавливаются. Если Вы думали, что форматирование делает восстановление данных невозможным, то Вы ошибались — это вполне осуществимо.

Более того, даже низкоуровневое форматирование не гарантирует полной безвозвратной ликвидации данных. Конечно, всегда есть вариант сильного повреждения молотком работающего жесткого диска, но вот далеко не всегда хочется терять устройство целиком, да и за точность удара никто не ручается — вдруг диск будет возможно починить? 🙂 В общем, как Вы уже наверняка поняли, эта статья посвящена безвозвратному удалению данных программными методами.

Немного полезной теории

Всяких статей по принципам записи и хранения информации на жестком диске в сети достаточно и пересказывать их я не буду — если интересно, то откройте, например, Википедию. Единственное, что упомяну — так это то, что удаленный файл с жесткого диска никуда толком не исчезает и легко восстановим ровно до тех пор — пока "поверх него" не будет записана любая другая информация. Т.е. мало удалить файл и очистить корзину, — надо, чтобы на этот же блок на жестком диске было записано что-то другое. Но, насколько мне известно, даже двух-трех циклов перезаписи бывает маловато и информацию можно извлечь. А уж если за дело взялись серьезные профессионалы, то, по слухам и непроверенным данным, информация восстановима даже с сильно поврежденного физически носителя, что, даже лично у меня, не укладывается в голове. Впрочем, речь не об этом. Так что же делать со всеми этими перезаписями? После каждого удаления информации сидеть и копировать туда-сюда какой-нибудь гигабайтный архив в надежде, что он перезапишет необходимые области? Замучиться же можно 🙂 И вот тут на помощь нам приходит.

Читайте также:  Создание загрузочного hdd с несколькими ос

Используем программу CCleaner для этих целей

Да-да, этот тот самый Ccleaner о котором я неоднократно писал в своих статьях о очистке компьютера от мусора. В этот раз Ccleaner снова приходит нам на помощь.

скидки от 50% Хотите знать и уметь больше?

Обучим, расскажем, покажем, трудоустроим!
Станьте опытным пользователем, администратором серверов и сетей, веб-дизайнером или кем-то из смежной сферы!

Дело в том, что в оной замечательной программке есть такая функция как " Очистка свободного места ". Она подразумевает собой не очистку мусора, дабы высвободить свободное место, а именно очистку самого свободного места, т.е. перезапись тех самых "пустых" областей, где некогда хранилась удаленная Вами информация. Цели как раз те, что я описал выше — сделать информацию невосстановимой, методом перезаписи "пустых" областей жесткого диска. 0-лями.

Как, собственно, включить? Да очень просто:

  1. Скачиваем и устанавливаем Ccleaner. Установка предельно проста, и на ней я останавливаться не буду.
  2. Удаляем обычными методами (не забудьте очистить корзину) всю информацию, которая должна быть удалена и не подлежать восстановлению.
  3. Запускаем Ccleaner . Переходим в " Настройки" — " Настройки ". В графе " Режим очистки" ставим Кружочек " Безвозвратное удаление " и выбираем количество циклов перезаписи в зависимости от того, насколько важно, чтобы информацию никто не мог восстановить. Если Вы переживаете, что за Вами придут спец.службы, а у Вас на компьютере данные Пентагона и разработки инопланетян, то смело выбирайте все 35 циклов перезаписи. Если же Вы просто хотите, чтобы данные не могли восстановить в большинстве (но не во всех) лабораториях восстановления данных, то 7 циклов будет вполне достаточно. Учтите, что количество циклов перезаписи напрямую влияет на время очистки.
  4. Выберите галочками диски на которых была удалена информация. Поставьте (если не стоит) галочку " Очистить свободное место MFT ".
  5. Переходим на вкладку " Очистка " и в разделе прочее ставим галочку " Очистка свободного места ". Остальные галочки можно (или даже рекомендуется) снять.
  6. Далее, собственно, жмем в кнопочку " Очистка " и ждем.

Вот на этом и всё. На будущее, если Вы таки планируете держать информацию, которая не должна попасть ни в чьи лапы, настоятельно рекомендую создать отдельный логический диск и на нем держать только оные файлы, чтобы в случае необходимости их удаления можно было отформатировать диск и сверху запустить перезапись через Ccleaner , а не отмечать галочками чуть ли не все диски (если информация была на разных дисках) и не ждать пока перезапишется всё свободное место.

Послесловие

Если что — я Вам этого не советовал, и Вы меня не знаете 😀
Шучу 🙂

Любые возникающие вопросы, как обычно, готов помочь решить в комментариях или с помощью формы обратной связи.

В своей дипломной работе я проводил обзор и сравнительный анализ алгоритмов кластеризации данных. Подумал, что уже собранный и проработанный материал может оказаться кому-то интересен и полезен.
О том, что такое кластеризация, рассказал sashaeve в статье «Кластеризация: алгоритмы k-means и c-means». Я частично повторю слова Александра, частично дополню. Также в конце этой статьи интересующиеся могут почитать материалы по ссылкам в списке литературы.

Так же я постарался привести сухой «дипломный» стиль изложения к более публицистическому.

Понятие кластеризации

Кластеризация (или кластерный анализ) — это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных группы должны быть как можно более отличны. Главное отличие кластеризации от классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма.

Читайте также:  Что значит виндовс 64 бит

Применение кластерного анализа в общем виде сводится к следующим этапам:

  1. Отбор выборки объектов для кластеризации.
  2. Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке. При необходимости – нормализация значений переменных.
  3. Вычисление значений меры сходства между объектами.
  4. Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов (кластеров).
  5. Представление результатов анализа.

После получения и анализа результатов возможна корректировка выбранной метрики и метода кластеризации до получения оптимального результата.

Меры расстояний

Итак, как же определять «похожесть» объектов? Для начала нужно составить вектор характеристик для каждого объекта — как правило, это набор числовых значений, например, рост-вес человека. Однако существуют также алгоритмы, работающие с качественными (т.н. категорийными) характеристиками.

После того, как мы определили вектор характеристик, можно провести нормализацию, чтобы все компоненты давали одинаковый вклад при расчете «расстояния». В процессе нормализации все значения приводятся к некоторому диапазону, например, [-1, -1] или [0, 1].

Наконец, для каждой пары объектов измеряется «расстояние» между ними — степень похожести. Существует множество метрик, вот лишь основные из них:

  1. Евклидово расстояние
    Наиболее распространенная функция расстояния. Представляет собой геометрическим расстоянием в многомерном пространстве:
  2. Квадрат евклидова расстояния
    Применяется для придания большего веса более отдаленным друг от друга объектам. Это расстояние вычисляется следующим образом:
  3. Расстояние городских кварталов (манхэттенское расстояние)
    Это расстояние является средним разностей по координатам. В большинстве случаев эта мера расстояния приводит к таким же результатам, как и для обычного расстояния Евклида. Однако для этой меры влияние отдельных больших разностей (выбросов) уменьшается (т.к. они не возводятся в квадрат). Формула для расчета манхэттенского расстояния:
  4. Расстояние Чебышева
    Это расстояние может оказаться полезным, когда нужно определить два объекта как «различные», если они различаются по какой-либо одной координате. Расстояние Чебышева вычисляется по формуле:
  5. Степенное расстояние
    Применяется в случае, когда необходимо увеличить или уменьшить вес, относящийся к размерности, для которой соответствующие объекты сильно отличаются. Степенное расстояние вычисляется по следующей формуле:
    ,
    где r и p – параметры, определяемые пользователем. Параметр p ответственен за постепенное взвешивание разностей по отдельным координатам, параметр r ответственен за прогрессивное взвешивание больших расстояний между объектами. Если оба параметра – r и p — равны двум, то это расстояние совпадает с расстоянием Евклида.

Выбор метрики полностью лежит на исследователе, поскольку результаты кластеризации могут существенно отличаться при использовании разных мер.

Классификация алгоритмов

Объединение кластеров

Обзор алгоритмов

Алгоритмы иерархической кластеризации

Среди алгоритмов иерархической кластеризации выделяются два основных типа: восходящие и нисходящие алгоритмы. Нисходящие алгоритмы работают по принципу «сверху-вниз»: в начале все объекты помещаются в один кластер, который затем разбивается на все более мелкие кластеры. Более распространены восходящие алгоритмы, которые в начале работы помещают каждый объект в отдельный кластер, а затем объединяют кластеры во все более крупные, пока все объекты выборки не будут содержаться в одном кластере. Таким образом строится система вложенных разбиений. Результаты таких алгоритмов обычно представляют в виде дерева – дендрограммы. Классический пример такого дерева – классификация животных и растений.

Для вычисления расстояний между кластерами чаще все пользуются двумя расстояниями: одиночной связью или полной связью (см. обзор мер расстояний между кластерами).

К недостатку иерархических алгоритмов можно отнести систему полных разбиений, которая может являться излишней в контексте решаемой задачи.

Алгоритмы квадратичной ошибки

Задачу кластеризации можно рассматривать как построение оптимального разбиения объектов на группы. При этом оптимальность может быть определена как требование минимизации среднеквадратической ошибки разбиения:

где cj — «центр масс» кластера j (точка со средними значениями характеристик для данного кластера).

Алгоритмы квадратичной ошибки относятся к типу плоских алгоритмов. Самым распространенным алгоритмом этой категории является метод k-средних. Этот алгоритм строит заданное число кластеров, расположенных как можно дальше друг от друга. Работа алгоритма делится на несколько этапов:

  1. Случайно выбрать k точек, являющихся начальными «центрами масс» кластеров.
  2. Отнести каждый объект к кластеру с ближайшим «центром масс».
  3. Пересчитать «центры масс» кластеров согласно их текущему составу.
  4. Если критерий остановки алгоритма не удовлетворен, вернуться к п. 2.
Читайте также:  Фоксит фантом что это за программа

В качестве критерия остановки работы алгоритма обычно выбирают минимальное изменение среднеквадратической ошибки. Так же возможно останавливать работу алгоритма, если на шаге 2 не было объектов, переместившихся из кластера в кластер.

К недостаткам данного алгоритма можно отнести необходимость задавать количество кластеров для разбиения.

Нечеткие алгоритмы

Наиболее популярным алгоритмом нечеткой кластеризации является алгоритм c-средних (c-means). Он представляет собой модификацию метода k-средних. Шаги работы алгоритма:

  1. Выбрать начальное нечеткое разбиение n объектов на k кластеров путем выбора матрицы принадлежности U размера n x k.
  2. Используя матрицу U, найти значение критерия нечеткой ошибки:
    ,
    где ck — «центр масс» нечеткого кластера k:
    .
  3. Перегруппировать объекты с целью уменьшения этого значения критерия нечеткой ошибки.
  4. Возвращаться в п. 2 до тех пор, пока изменения матрицы U не станут незначительными.

Этот алгоритм может не подойти, если заранее неизвестно число кластеров, либо необходимо однозначно отнести каждый объект к одному кластеру.

Алгоритмы, основанные на теории графов

Суть таких алгоритмов заключается в том, что выборка объектов представляется в виде графа G=(V, E), вершинам которого соответствуют объекты, а ребра имеют вес, равный «расстоянию» между объектами. Достоинством графовых алгоритмов кластеризации являются наглядность, относительная простота реализации и возможность вносения различных усовершенствований, основанные на геометрических соображениях. Основными алгоритмам являются алгоритм выделения связных компонент, алгоритм построения минимального покрывающего (остовного) дерева и алгоритм послойной кластеризации.

Алгоритм выделения связных компонент

В алгоритме выделения связных компонент задается входной параметр R и в графе удаляются все ребра, для которых «расстояния» больше R. Соединенными остаются только наиболее близкие пары объектов. Смысл алгоритма заключается в том, чтобы подобрать такое значение R, лежащее в диапазон всех «расстояний», при котором граф «развалится» на несколько связных компонент. Полученные компоненты и есть кластеры.

Для подбора параметра R обычно строится гистограмма распределений попарных расстояний. В задачах с хорошо выраженной кластерной структурой данных на гистограмме будет два пика – один соответствует внутрикластерным расстояниям, второй – межкластерным расстояния. Параметр R подбирается из зоны минимума между этими пиками. При этом управлять количеством кластеров при помощи порога расстояния довольно затруднительно.

Алгоритм минимального покрывающего дерева

Алгоритм минимального покрывающего дерева сначала строит на графе минимальное покрывающее дерево, а затем последовательно удаляет ребра с наибольшим весом. На рисунке изображено минимальное покрывающее дерево, полученное для девяти объектов.

Путём удаления связи, помеченной CD, с длиной равной 6 единицам (ребро с максимальным расстоянием), получаем два кластера: и . Второй кластер в дальнейшем может быть разделён ещё на два кластера путём удаления ребра EF, которое имеет длину, равную 4,5 единицам.

Послойная кластеризация

Алгоритм послойной кластеризации основан на выделении связных компонент графа на некотором уровне расстояний между объектами (вершинами). Уровень расстояния задается порогом расстояния c. Например, если расстояние между объектами , то .

Алгоритм послойной кластеризации формирует последовательность подграфов графа G, которые отражают иерархические связи между кластерами:

,

где G t = (V, E t ) — граф на уровне с t ,
,
с t – t-ый порог расстояния,
m – количество уровней иерархии,
G 0 = (V, o), o – пустое множество ребер графа, получаемое при t 0 = 1,
G m = G, то есть граф объектов без ограничений на расстояние (длину ребер графа), поскольку t m = 1.

Посредством изменения порогов расстояния <с 0 , …, с m >, где 0 = с 0 1 m = 1, возможно контролировать глубину иерархии получаемых кластеров. Таким образом, алгоритм послойной кластеризации способен создавать как плоское разбиение данных, так и иерархическое.

Комментировать
0 просмотров
Комментариев нет, будьте первым кто его оставит

Это интересно
No Image Компьютеры
0 комментариев
No Image Компьютеры
0 комментариев
No Image Компьютеры
0 комментариев
No Image Компьютеры
0 комментариев
Adblock detector