Disadvantages: The location of each

Disadvantages:

The location of each vertex needs to be stored explicitly.
For effective analysis, vector data must be converted into a topological structure. This is often processing intensive and usually requires extensive data cleaning. As well, topology is static, and any updating or editing of the vector data requires re-building of the topology.
Algorithms for manipulative and analysis functions are complex and may be processing intensive. Often, this inherently limits the functionality for large data sets, e.g. a large number of features.
Continuous data, such as elevation data, is not effectively represented in vector form. Usually substantial data generalization or interpolation is required for these data layers.
Spatial analysis and filtering within polygons is impossible

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อเสีย: ตำแหน่งของจุดแต่ละต้องเก็บไว้อย่างชัดเจน สำหรับการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ ต้องแปลงข้อมูลแบบเวกเตอร์เป็นโครงสร้าง topological นี้มักจะถูกประมวลผลมาก และมักจะต้องทำความสะอาดข้อมูลอย่างละเอียด เช่น โทโพโลยีอยู่คง และการปรับปรุงหรือแก้ไขข้อมูลแบบเวกเตอร์ต้องสร้างของโทโพโลยี อัลกอริทึมสำหรับปฏิบัติ และวิเคราะห์ฟังก์ชันซับซ้อน และอาจมีการประมวลผลมากขึ้น มักจะ นี้ความจำกัดฟังก์ชันสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่นจำนวนคุณลักษณะ มีประสิทธิภาพไม่มีแสดงข้อมูลอย่างต่อเนื่อง เช่นยกข้อมูล ในรูปแบบเวกเตอร์ มักจะพบข้อมูล generalization หรือสอดแทรกเป็นชั้นข้อมูลเหล่านี้ต้อง การวิเคราะห์ปริภูมิและการกรองภายในรูปหลายเหลี่ยมเป็นไปไม่ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อเสีย: สถานที่ตั้งของแต่ละจุดสุดยอดจะต้องมีการจัดเก็บไว้อย่างชัดเจน. สำหรับการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพข้อมูลเวกเตอร์จะต้องถูกแปลงเป็นโครงสร้างทอพอโลยี นี้มักจะประมวลผลมากและมักจะต้องทำความสะอาดข้อมูลที่กว้างขวาง รวมทั้งโครงสร้างเป็นแบบคงที่และการปรับปรุงหรือแก้ไขข้อมูลเวกเตอร์ต้องสร้างใหม่ของ topology. อัลกอริทึมสำหรับการบิดเบือนและฟังก์ชั่นการวิเคราะห์มีความซับซ้อนและอาจจะมีการประมวลผลอย่างเข้มข้น บ่อยครั้งที่ จำกัด โดยเนื้อแท้นี้ฟังก์ชั่นสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เช่นจำนวนมากของคุณสมบัติ. ข้อมูลอย่างต่อเนื่องเช่นข้อมูลระดับความสูงไม่ได้เป็นตัวแทนได้อย่างมีประสิทธิภาพในรูปแบบเวกเตอร์ โดยปกติทั่วไปข้อมูลที่สำคัญหรือการแก้ไขเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับชั้นข้อมูลเหล่านี้. การวิเคราะห์เชิงพื้นที่และการกรองที่อยู่ในรูปหลายเหลี่ยมเป็นไปไม่ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อเสีย :

ที่ตั้งของแต่ละแผนกต้องเก็บไว้อย่างชัดเจน การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ
, เกี่ยวกับข้อมูลต้องสามารถแปลงเป็นรูปแบบโครงสร้าง . นี้มักจะมีการประมวลผลมากและมักจะต้องใช้ข้อมูลที่กว้างขวาง สะอาด เช่น โครงสร้างเป็นแบบคงที่ และ ปรับปรุง หรือแก้ไขข้อมูลเวกเตอร์ต้องการสร้างใหม่ของ
โทโพโลยีขั้นตอนวิธีสำหรับฟังก์ชันจอมบงการ และการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนและอาจจะมีการประมวลผลที่เข้มข้น มักจะ , นี้โดยเนื้อแท้จำกัดฟังก์ชันการทำงานสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น จํานวนคุณลักษณะ .
ข้อมูลอย่างต่อเนื่อง เช่น ข้อมูลการยกระดับประสิทธิภาพไม่ได้แทนในรูปแบบเวกเตอร์ . ข้อมูลทั่วไปมักจะเป็นชิ้นเป็นอันหรือสอดแทรกข้อมูลเหล่านี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับชั้น
มิติการวิเคราะห์และกรองภายในรูปหลายเหลี่ยมที่เป็นไปไม่ได้