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Prediction by Partial Matching - Wikipedia
Prediction by Partial Matching(PPM)は1984年にJ.G.ClearyとI.H.Wittenによって考案されたデータ圧縮アルゴリズムの1つ。 この改良版が7-zip等に用いられている。非常に高い圧縮率の反面、圧縮速度はかなり遅くメモリも多く消費するアルゴリズムである。 この亜種としてPPMC、PPMd、PPMZ等がある。 符号化の原理[編集] aabacaabbaとデータを符号化したとして、次にどの記号が出現するかを統計的に予測する。 この場合、統計的にaの次にはaが出現する可能性が高い。逆にcが出現する可能性は低いであろう。このように出現確率に偏りがあるとハフマン符号や算術符号で圧縮することが出来る。 しかし、上記の場合に次に出現する符号をaを50%、bを40%、cを10%と予測したとすると、他の記号は絶対に現れないということになり、新たな記号(dとする
PPM
PPMとは？ PPMというのは、既出したデータから次の文字を予測して、確率を変化させる ことにより圧縮するものである。 例えば abcdabcdabcdabc○ と来て○に入る文字は何だろうと考えてみたとき、dが出やすいというのは直感的に わかる。そういう場合はdの確率を上げ、他の文字の出現確率を下げる。すると、圧縮 される。たぶんわからないと思うので、詳しく説明します。 確率を上げるとなぜ圧縮率が上がるか？ 例えば８種類の文字 a,b,c,d,e,f,g,h があって、それを0と1で表すのならば a:000 b:001 c:010 d:011 e:100 f:101 g:110 h:111 （方法Ａ） とそれぞれに3bit割り振ればよい。つまり一文字に付き3bit使う。 これに対し、もし８つの文字にばらつきがある、つまり出現確率が違う場合には 多く出てくる文字に対
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