第5章 数据分类
【数据安全管理制度】数据分级分类原则规范
数据分类分级原则规范第一章总则第一条为有效保护XXX（以下简称“XXX”）数据资产，界定数据资产类别和级别以及管理原则和方法，明确数据分类分级工作的责任主体和数据资产的责任归属，规范数据资产的分类分级工作流程，指导各部门基于数据资产级别实施数据资产分级保护工作，依据《政务信息资源目录编制指南（试行）》（发改高技〔2 0 1 7〕1 2 7 2号）特制定本规范。
第二条本规定适用于XXX及各委办局的相关科室。
第二章组织架构与职责第三条数据安全决策委员会主要职责包括：（一）审核发布数据分类分级安全管理规章制度和分类分级框架；（二）定期听取数据安全管理小组对数据资产管理与数据分类分级工作的汇报；（三）对数据资产管理与数据分类分级工作监督评价。
第四条数据安全管理小组是数据资产管理与数据分类分级工作的直接领导与组织机构，主要职责包括：（一）编制与修订数据分类分级安全管理规范、分类分级安全管理实施细则以及相关流程和表单；（二）制定数据分类分级框架，协调推进各部门进行数据定级与数据资产管理工作并落实监督；（三）定期组织培训，提升数据安全执行团队的数据资产管理能力，提升行内员工对我行数据分类分级框架以及敏感数据的理解和认识；（四）向数据安全决策委员会汇报行内数据分类分级与各部门数据资产管理工作执行的整体情况。
第五条数据安全执行团队负责数据定级与数据资产管理工作的执行，主要职责包括：（一）协助数据安全管理小组完成数据分类分级框架的制定与数据梳理工作；（二）完成数据定级与数据资产管理工作；（三）完成数据安全管理小组委托的数据资产管理工作。
第六条数据安全执行团队在各业务部门设置数据安全接口人，负责数据资产管理工作在业务部门的落实，主要职责包括：（一）完成数据定级与数据资产管理工作；（二）梳理维护市局内数据资产，形成数据资产清单；（三）根据市局内实际业务情况提出数据安全需求，从业务视角对数据定级提出建议。
第三章数据分类分级原则第七条数据分类原则参照《GB/T 7027-2002 信息分类和编码的基本原则与方法》的分类基本原则：（一）科学性：选择分类对象最稳定的本质属性或特征作为分类的基础和依据。
第五章--数据处理和可视化表达-学业水平考试总复习
C.数据规模大
D.数据处理速度快
2某超市曾经研究销售数据，发现购买方便面的顾客购买火腿肠、卤蛋等商品的概率
很大，进而调整商品摆放位置。这种数据分析方法是（ C ）
A.聚类分析
B.分类分析
C.关联分析
D.回归分析
【典型例题】
3.小智通过网络问卷收集同学们课外阅读时间的百分比分布情况，下列可以用于分
析调查数据的是( A )
D. XML
【典型例题】
6.利用Python采集网络数据时，导入扩展库的关键字是import。（ A ）
7.从互联网产生大数据的角度来看，大数据具有的特征是“4V”特征：大量、多样、
高价值密度、低速。( B )
8.网络数据采集法主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取网络爬虫，从网页的
URL开始获取。( A )
Seaborn：关注统计模型的可视化，高度依赖Matplotlib Bokeh：实现交互式可视化，可通过浏览器呈现
【知识梳理】
一、认识大数据
（一）大数据的概念
大数据：无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行高效捕捉、管理和处理的数据集合，是需要 新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
A.饼图
B.折线图 C .动态热力图
D.词云图
4.下列关于大数据的特征，说法正确的是（ D ）。
A．数据价值密度高
B．数据类型少
C．数据基本无变化
D．数据体量巨大
5.网络数据采集法，主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取，网络爬虫从网页
的( A )开始获取。
A. URL
B. WWW C. HTML
（二）数据可视化表达的工具
第5章S7-200 PLC的基本指令及应用
2) 访问方式指出操作数是按位、字节、字或双字 访问的。当按位访问时，可用操作数位置形式 加以区分。访问方式按如下符号表示： X：位 B：字节 W：字 D：双字 3) 操作数的位置指明了操作数在此存储区的确切 位置，操作数的位置用数字来指明，以字节为 单位计数。
2．梯形图指令格式
梯形图是一种图形语言，不仅支持对存储区域 的按位、字节、字、双字的访问方式，同时也支 持整数、实数、字符串、表格等高级数据类型。 指令用三种图形风格进行描述。 (1)位指令和逻辑运算比较指令的格式
(2)位寻址格式
按位寻址时的格式为：Ax．y，使用时必须指定 元件名称 A、字节地址x和位号y。
可以进行位寻址的编程元件： 输入继电器（I）、输出继电器(Q)、通用辅助继电 器(M)、特殊继电器(SM)、局部变量存储器(L)、变 量存储器(V)和顺序控制继电器 (S)。
图5-6 CPU存储器中位数据表示方法举例（位寻址）
4）定时器位：与其他继电器的输出相似。当定 时器的当前值达到设定值PT时，定时器的触点 动作。 5）定时器当前值：存储定时器当前所累积的时 间，它用16位符号整数来表示，最大计数值为 32767。 6）定时器的分辨率和编号如表5-9所列。通过 该表可知定时器的编号一旦确定，其对应的分 辨率也就随之确定。
定时器定时时间T 的计算：T=PT×S。式中：T 为实际定时时间，PT为设定值，S为分辨率。例 如：TON指令使用T33（为10ms的定时器），设 定值为100 ，则实际定时时间为 T= 100×10ms=1000ms 定时器的设定值PT的数据类型为INT型。操作数 可为：VW、IW、QW、MW、SW、SMW、LW、AIW、T 、C、AC、*VD、*AC、*LD或常数，其中常数最 为常用。 3）定时器的编号。定时器的编号用定时器的名 称和数字（0~255）来表示，即T***，如T37。 定时器的编号包含定时器位和定时器当前值两 方面的信息。
第5章 关系数据理论.ppt
一、数据依赖
1、属性间的联系：也是1:1，1:n，m:n三种
1:1联系：设A、B为某实体集中的两个属性的值集，如
如：车间--主任
果对于A中的任一值，B中至多有一个值与之 对应，且反之亦然。
1:n联系：设A、B为某实体集中的两个属性的值集，如
果对于A中的任一值，B中有多个值（包括0个）
与之对应；而对于B中的任一值，A中至多有
该关系的主键为？ 工号 日期 该关系模式存在以下四个严重问题：
（1）数据冗余大 对同一个人来说，其姓名、工种、车间、车间主任等多次重复
…… ……
1001，05年08月，张三，车工，180，20%，金工车间，李四
1001，05年09月，张三，车工，180，15%，金工车间，李四
1001，05年10月，张三，车工，180，18%，金工车间，李四
本节首先用一个例子来说明对关系模式为什么要规范化，
不经过规范化会产生什么样的结果。
2020/2/8
数据库系统
3
第五章 关系数据理论
例：假设车间考核职工完成生产定额的关系模式如下： W（工号，日期，姓名，工种，定额，超额，车间，车间主任）
比如设某工号某年月超额完成定额的20%，其记录的内容为： （1001，05年11月，张三，车工，180，20%，金工车间，李四）
这就是数据库逻辑设计问题
网状、层次模型的数据库设计，主要凭设计者的经验直观 地选择和确定实体集、属性以及实体间的联系。哪些实体应该 合并或分解以及如何合并和分解、每个实体中应该包括哪些属 性为宜、属性间的联系如何确定和处理等一系列问题的解决是 没有什么固定规则和理论可循的。
2020/2/8
数据库系统
R <U，D，dom，F>
数据挖掘中的名词解释
第一章1，数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
2，人工智能(Artific ial Intelli gence)它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
3，机器学习(Machine Learnin g)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
4，知识工程（Knowled ge Enginee ring）是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。
5，信息检索（Informa tion Retriev al）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。
6，数据可视化(Data Visuali zation)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
7，联机事务处理系统(OLTP)实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。
在联机事务处理中，事务是被立即执行的，这与批处理相反，一批事务被存储一段时间，然后再被执行。
8, 联机分析处理(OLAP)使分析人员，管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速一致，交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
8，决策支持系统(decisio n support)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
Office 2016 办公软件应用 第5章 Excel 数据的处理与计算
平均值函数的语法结 构为： AVERAGE(number 1,[number2],...)， 其参数 number1,number2 ,…为1到255个 需要计算平均值的数 值参数。
最大 / 小值函数的 语法结构为：MAX/ MIN(number1,[nu mber2],...)，其参数 number1,number 2,…为 1 到 255 个 需要计算最大值 / 最小值的数值参数。
单列数据排序指在工作表中以一列单元格中的数据为依据，对所有数据进行排列。
5.3.2 多列数据排序
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使用多列数据排序时，要以某个数据为依据进行排列，该数据称为关键字。以关键字进 行排序，对应其他列中的单元格数据将随之发生改变。
5.3.3 自定义排序
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使用自定义排序可以通过设置多个关键字对数据进行排序，并能以其他关键字对相同 排序的数据进行排序。
2．编辑公式
编辑公式与编辑数据的方法相同。首先，选择含有公式的单元格，将插入点定位在单元格 或编辑栏中需要修改的位置，按【Backspace】键删除多余或错误的内容，再输入正确的内容。
3．复制公式
5.2.4 使用函数计算数据
11
如果确认文档的内容及格式正确无误，便可对文档进行预览并打印。
插入函数
计算结果
运算符 函数
常量数值
使用不同的运算符可进行不同的运算，如运用 +（加）、=（等号）、 &（文本连接符）和 ,（逗号）等时，会显示不同的结果。
函数是指 Excel 2016 中内置的函数，是通过使用一些称为参数的特定数 值来按特定的顺序或结构执行计算的公式。
常量数值包括数字或文本等各类数据。
5.2.1 认识公式与函数
第5章课后习题解答
第5章课后习题解答-情境题
【参考答案三】手环自身一般不具备分析功能，数据分析是 在服务器端完成的。服务器通过使用各种算法和科学缜密的逐 辑运算对采集的数据进行分析，建立健康模型，最终将这些数 据转变成手环可读数字——步数、距离、消耗的卡路里数值等 呈现给终端用户，还可以通过与手环相连的手机端将用户的运 动、睡眠、心率等数据可视化呈现出来并给用户提供健康建议。
【参考答案四】实际上仅依靠手环采集数据做分析是不全面 的，还需结合用户的年龄、体重、身高、性别等个人信息进行 数据分析，因此个人信息填写正确与否直接影响数据分析的准 确性。
【参考答案二】能回答运动时利用的加速度传感器是三轴加 速度传感器，而且是通过捕捉人体三个维度的各项数据，并上传 至服务端进行统计分析。或者增加实例，如利用手环检测心率， 主要是通过光感进行，采用绿色搭配感光光电二极管实时检测流 经手腕血液的流量来获取心率信息。当用户的心脏跳动时，会有 更多的血液流过用户的手腕，绿光的吸收量也会越大；在心脏跳 动间隙，血液流量减少，绿光的吸收也会减少。
B （2）下列可以用于分析数据趋势的是（ ）。
A. 饼图 B. 折线图 C. 动态热力图 D. 词云图
A （3）数据分析的方法不包括（ ）。
A. 线性分析 B. 关联分析 C. 聚类分析
D. 数据分类
第5章课后习题解答-思考题
若要求你对本班同学喜欢看的书籍进行分类统计，并对其进行数据分析，你 会如何做？谈谈你的想法。
参考答案一： （项目需求分析）分析书籍分类统计的项目：书名、图书类别、出版时 间、来源（网购、书店购买、图书馆借阅、向他人借阅）、同学姓名， 性别等。 （数据采集）能够选择合适的工具采集和保存信息：可使用文件共享或 选择协同办公软件采集书籍信息记录（逐条统计），能够使用硬盘存储 或云存储方式保存数据。 （数据分析与可视化表达）能够采用词云图、折线图或饼图等方式，按 照图书类别分析出本班同学的图书喜好，能分析出某位同学的兴趣爱好。
2024年学习笔记信息系统项目管理师(第四版)第五章-信息系统工程
第五章-信息系统⼯程1-软件⼯程1.1-架构设计1.软件架构为软件系统提供了一个结构、行为和属性的高级抽象，由构件的描述，构件的相互作用（连接体）、指导构件集成的模式以及这些模式的约束组成。
2.软件架构主要研究内容涉及软件架构描述、软件架构风格。
软件架构评估和软件架构的形式化方法等。
3.研究软件架构的根本目的是解决好软件的复用、质量和维护问题。
4.软件架构设计的一个核心问题是能否达到架构级的软件复用，也就是说，能否在不同的系统中使用同一个架构软件。
软件架构风格是描述某一个特定应用领域找那个系统组织方式的惯用模式。
5.通用软件架构：数据流风格、调用/返回风格、独立构件风格、虚拟机风格和仓库风格。
6.数据流风格：包括批处理序列和管道/过滤器两种风格。
7.调用/返回风格包括主程序/子程序、数据抽象和面向对象，以及层次结构。
8.独立构件风格包括进程通信和事件驱动的系统9.虚拟机⻛格包括解释器和基于规则的系统。
10.仓库⻛格包括数据库系统、⿊板系统和超⽂本系统。
11.在架构评估过程中，评估⼈员所关注的是系统的质量属性。
1.2-需求分析1.虚拟机⻛格包括解释器和基于规则的系统。
需求是多层次的，包括业务需求、⽤户需求和系统需求，这三个不同层次从⽬标到具体，从整体到局部，从概念到细节。
2.业务需求：指反映企业或客户对系统⾼层次的⼀个⽬标追求，通常来⾃项⽬投资⼈、购买产品的客户、客户单位的管理⼈员、市场营销部⻔或产品策划部⻔等。
3.⽤户需求：描述的是⽤户的具体⽬标，或者⽤户要求系统能完成的任务，⽤户需求描述了⽤户能让系统来做什么。
4.系统需求：是指从系统的⻆度来说明软件的需求，包括功能需求，⾮功能需求和设计约束。
5.质量功能部署QFD是⼀种将⽤户要求转化成软件需求的技术，其⽬的是最⼤限度地提升软件⼯程过程中⽤户的满意度。
为了达到这个⽬标，QFD将需求分为三类，分别是常规需求、期望需求和意外需求。
6.需求过程主要包括需求获取、需求分析、需求规格说明书编制、需求验证与确认等。
新教材高中数学第5章统计与概率5-1统计5-1-2数据的数字特征新人教B版必修第二册
数分别如下:3,5,4,2,1,则这组数据的60%分位数为( B )
A.3
B.3.5
C.4
D.4.5
解析 由题意,这组数从小到大排列顺序为1,2,3,4,5,且5×60%=3,可得这组
数据的60%分位数为从小到大排列的第3个数和第4个数的平均数,为
3+4
=3.5.故选B.
2
2.某班8名学生的体重(单位:kg)分别是:42,48,40,47,43,58,47,45,则这组数据
x1,x2,…,x2n,则称
+ +1
2
为这组数的中位数.
2.百分位数:一般地,当数据个数较多时,可以借助多个百分位数来了解数据
的分布特点.一组数的p%(p∈(0,100))分位数指的是满足下列条件的一个
数值:至少有p%的数据不大于该值,且至少有(100-p)%的数据不小于该值.
直观来说,一组数的p%分位数指的是,将这组数按照从小到大的顺序排列
(2)你认为用员工月工资的最值、平均数和众数中的哪个数来代表该公司
员工的月工资更合理?
解 (1)该公司员工月工资的最大值为10 000元,最小值为1 500元,众数为
4
1
000元.平均数为 50 ×(10
000×1+8 000×2+6 000×5+5 000×8+
4 000×20+3 000×12+1 500×2)=4 300(元),
的最大值是 58
,中位数是 46
,25%分位数是 42.5 .
解析 将所给数据按从小到大的顺序排列是40,42,43,45,47,47,48,58.这组数
据的最大值是58.
因为这组数据共8个,处于中间位置的是第4个数和第5个数,故这组数据的
《数据科学与大数据技术》第5章 数据分析与计算
表5.1 客户贷款情况表
图5.5是利用上述历史数据训练出来的一个决策树。利用该决策树，金 融机构就可以根据新来客户的一些基本属性，决定是否批准其贷款申请。比 如某个新客户的年龄是中年，拥有房产，我们首先访问根节点Age，根据该 用户的年龄为中年，我们应该走中间那个分支，到达是否拥有房产的节点 “Own_House”，由于该客户拥有房产，所以我们走左边那个分支，到达叶 子节点，节点的标签是“Yes”，也就是应批准其贷款申请。
（3）应用阶段的主要任务是使用分类器，对新数据进行分类。
5.2.4 K最近邻（KNN）算法
KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种分类算法。它根据某个数据 点周围的最近K个邻居的类别标签情况，赋予这个数据点一个类别。具体的 过程如下，给定一个数据点，计算它与数据集中其他数据点的距离；找出距 离最近的K个数据点，作为该数据点的近邻数据点集合；根据这K个最近邻所 归属的类别，来确定当前数据点的类别。
当决策树出现过拟合现象时，可以通过剪枝减轻过拟合。剪枝分为预 先剪枝和后剪枝两种情况。
5.2.3 朴素贝叶斯方法
贝叶斯分类，是一类分类算法的总称。该类算法都以贝叶斯定理为基 础。
1．贝叶斯定理
P(B|A)表示在事件A已经发生的前提下，事件B发生的概率，称为事件 A发生情况下，事件B发生的“条件概率”。
图5.6 KNN算法实例
在KNN算法中，可用的距离包括欧式距离、夹角余弦等。一般对于文本 分类来说，用夹角余弦计算距离（相似度），比欧式距离更为合适。距离越 小（距离越近），表示两个数据点属于同一类别的可能性越大。
KNN分类算法的应用非常广泛，包括协同过滤推荐（Collaborative Filtering）、手写数字识别（Hand Written Digit Recognition）等领 域。
数据资产管理制度
数据资产管理制度第一章总则第一条目的和依据为规范和有效管理企业的数据资产，保障数据安全、完整性和可靠性，提高数据管理水平和数据资产的利用价值，订立本制度。
本制度依据《中华人民共和国信息安全法》等相关法律法规，依据企业实际情况订立。
第二条适用范围本制度适用于企业内部各类数据资产的管理。
第三条定义1.数据资产：指企业内部所拥有的各类数据，包含但不限于企业机密、业务数据、客户信息、员工信息等。
2.数据管理：指对数据资产的手记、存储、加工、传输、使用和销毁等一系列管理活动。
3.数据安全：指数据资产在手记、存储、传输、使用和销毁等过程中的安全性和保密性。
第四条基本原则1.遵从合法、正当、必需的原则，确保数据资产管理的合规性。
2.确保数据安全和保护用户隐私的原则，采取安全可靠的数据管理措施。
3.确保数据使用的合理有效原则，提高数据资产的利用价值。
第二章数据资产分类和标识第五条数据分类依据数据的紧要程度和敏感性，将数据资产分为三类：核心数据、一般数据和非核心数据。
第六条数据标识1.核心数据：应在数据资产管理系统中进行明确标识，并设置严格的访问权限掌控，仅授权人员可访问。
2.一般数据：应在数据管理系统中进行明确标识，设置适当的访问权限掌控，限制非授权人员的访问。
3.非核心数据：无需进行特别标识，依据需要设置访问权限掌控。
第三章数据手记和存储第七条数据手记1.在进行数据手记前，应明确数据手记目的和范围，并获得相关部门或人员的授权。
2.数据手记应遵从法律法规及业务规定，采用合法合规的手段进行。
3.手记的数据仅限于必需的业务需求，不得超出合理范围。
第八条数据存储1.数据存储应采用安全可靠的技术手段，并定期对存储设备进行检查和维护。
2.核心数据和一般数据应分别存储，确保数据的安全性和可靠性。
3.数据存储设备的权限和访问掌控应明确，并定期进行权限审查。
第四章数据加工和传输第九条数据加工1.数据加工应在合法合规的前提下进行，确保数据的准确性和完整性。
数据规范安全管理制度
第一章总则第一条为加强公司数据安全管理，确保公司数据资源的保密性、完整性和可用性，根据国家相关法律法规和行业标准，结合公司实际情况，特制定本制度。
第二条本制度适用于公司所有涉及数据存储、处理、传输和使用的部门及个人。
第三条本制度遵循以下原则：1. 法规遵从原则：严格遵守国家法律法规和行业标准，确保数据安全。
2. 风险控制原则：识别、评估和防范数据安全风险，降低数据泄露、篡改和破坏的风险。
3. 安全责任原则：明确数据安全责任，落实安全措施，确保数据安全。
4. 技术保障原则：采用先进的技术手段，加强数据安全防护。
第二章数据分类与分级第四条数据分类根据数据的重要性和敏感性，将公司数据分为以下四类：1. 核心数据：对公司业务运营、核心竞争力有重大影响的敏感数据。
2. 重要数据：对公司业务运营有较大影响的敏感数据。
3. 一般数据：对公司业务运营有一定影响的非敏感数据。
4. 公开数据：不涉及公司商业秘密和隐私，可公开的数据。
第五条数据分级根据数据的重要性和敏感性，将公司数据分为以下三个等级：1. 一级数据：核心数据，需最高级别的安全保护。
2. 二级数据：重要数据，需较高的安全保护。
3. 三级数据：一般数据和公开数据，需基本的安全保护。
第三章数据安全管理职责第六条数据安全管理组织1. 成立数据安全管理委员会，负责公司数据安全工作的统筹规划、组织协调和监督指导。
2. 设立数据安全管理办公室，负责日常数据安全管理工作。
第七条数据安全管理职责1. 数据安全管理委员会职责：（1）制定公司数据安全管理制度；（2）监督各部门落实数据安全措施；（3）组织开展数据安全培训和宣传活动；（4）评估数据安全风险，提出改进措施。
2. 数据安全管理办公室职责：（1）负责数据安全管理制度的具体实施；（2）组织数据安全风险评估和检查；（3）协调各部门解决数据安全问题；（4）监督数据安全事件的处理。
3. 各部门职责：（1）落实数据安全管理制度；（2）对本部门数据安全负责；（3）配合数据安全管理办公室开展数据安全相关工作。
数据分类的目的和方法有哪些？
数据分类是一种重要的数据分析技术，其目的是根据数据的特征和属性，将其划分为不同的类别或组群，以便更好地理解和利用这些数据。
数据分类在各个领域都有广泛的应用，如商业、医疗、金融、科研等。
一、数据分类的目的1. 数据理解和组织：通过数据分类，人们可以更好地理解数据的内在结构和关系，将数据组织成有序的形式，方便后续的数据分析和处理。
2. 数据挖掘和预测：通过对历史数据进行分类，可以发现数据中的模式和趋势，为未来的数据分析和预测提供依据。
数据分类有助于识别数据的特征和规律，从而进行更深入的数据挖掘。
3. 决策支持：数据分类可以为决策提供有力支持。
通过对数据进行分类，可以识别出不同类别的数据特征和属性，为决策者提供有价值的参考信息。
4. 提高数据处理效率：通过对数据进行分类，可以针对不同类别的数据采用不同的处理方法，从而提高数据处理的效率和准确性。
二、数据分类的方法数据分类的方法主要分为监督学习和非监督学习两类。
监督学习是指在数据分类前已经知道数据的标签或类别，而非监督学习则是在没有先验知识的情况下，根据数据之间的相似性和关联性进行分类。
1. 监督学习方法：（1）决策树分类：决策树是一种常用的监督学习分类方法。
它通过构建一棵决策树，将数据按照不同的特征和属性进行划分，从而达到分类的目的。
决策树分类方法简单易懂，可视化效果好，但在处理高维度和大规模数据时可能会受到限制。
（2）支持向量机（SVM）：SVM 是一种基于统计学习理论的分类方法。
它通过寻找一个最优超平面，将数据划分为不同的类别。
SVM 在处理高维度和非线性数据时表现出色，且具有较好的泛化能力。
（3）神经网络：神经网络是一种模仿生物神经元结构和功能的信息处理技术。
通过多层的神经网络模型对数据进行逐层的学习和训练，最终实现数据的分类。
神经网络具有强大的学习能力和复杂的模式识别能力，在处理复杂数据分类问题上具有很好的性能。
（4）K近邻（KNN）：KNN 是一种基于实例的学习算法。
第5章：MNIST数据集简介
5.3：softmax回归模型简介
softmax回归应用通常要先对图片像素值进行加权求和，从而得到一
张给定图片属于某个特定数字类的证据（evidence）。如果这个像素能够有证 据来证明这张图片不属于该类别，相应的权值就会用负数来进行标注；反之， 如果这个像素拥有足够的证据来证明这张图片属于这个类别，那么相应的权值 就会用正数来进行标注。 如图5-7所示的图片显示了一个模型学习到的图片上每个像素对于特定数字类的 权值。红色代表的权值为负数，蓝色代表的权值为正数。
人工智能原理： 基于Python语言和TensorFlow
张明 副教授
第五章：MNIST机器学习
1. MNIST数据集简介 2. MNIST数据下载 3. softmax回归模型简介 4. 模型的训练与评估 5. TensorFlow模型基本步骤 6. 构建softmax回归模型
5.1：MNIST数据集简介
MNIST数据集官方网站上下载以下四种数据文件作为训练集 与测试集：
Train-images-idx3-ubyte.gz: 训练集图片 55000张训练 图片和5000张验证图片。
Train-labels-idx1-ubyte.gz: 训练集图片对应的数字标签。 t10k-images-idx3-ubyte.gz: 测试集图片-10000张测试图
5.3：softmax回归模型简介
对所有特征计算softmax，给定一张图片，它对于每一个数 字的契合度可以被softmax函数转换成为一个概率值，使得 所有类别输出的概率值和为1。softmax函数可以定义如下：
5.3：softmax回归模型简介
将等号右边的式子展开，可得到判定为第i类的概率：
因此，可以将输入值作为幂指数来进行求值运算，然后，再 将这些结果值进行一定程度的正则化。
数据安全化管理制度
第一章总则第一条本制度旨在规范公司内部数据的收集、存储、使用、处理、传输、销毁等过程，确保公司数据的机密性、完整性、可用性，防范数据泄露、数据篡改、数据删除等安全隐患。
第二条适用范围本制度适用于公司内所有的数据收集、存储、使用、处理、传输、销毁等活动，并适用于所有公司员工。
第三条主要内容本制度包括以下几个方面的内容：1. 数据安全责任2. 数据分类分级3. 数据收集存储4. 数据使用处理5. 数据传输交换6. 数据备份恢复7. 数据销毁归档8. 数据追溯审计第二章数据安全责任第四条责任主体公司董事会对数据安全负有最终的责任。
公司高层管理人员对数据安全方针和政策负责，并由公司首席网络安全官领导的数据安全团队负责执行与管理数据安全。
第五条工作职责1. 公司管理人员应确保本制度的有效实施，并提供必要的资源以支持数据安全工作。
2. 公司首席网络安全官及其团队应负责制定与颁布数据安全政策和规程，定期开展数据安全教育和训练，并监测和识别数据安全风险。
3. 所有公司员工应牢记保护数据安全的责任，遵守公司的相关政策和规程，将数据安全作为工作的重中之重，确保数据安全的机密性、完整性和可用性。
第三章数据分类分级第六条数据分类公司的所有数据应按其重要性、机密性、敏感性等因素进行分类，分为一般数据、内部数据、重要数据和绝密数据。
第七条数据分级根据数据的重要性、机密性和敏感性，对数据进行分级，分为一级、二级、三级和四级。
第四章数据收集存储第八条数据收集1. 数据收集应遵循合法性、必要性、最小化原则。
2. 数据收集时，应明确数据的使用目的、存储期限和销毁条件。
第九条数据存储1. 数据存储应选择安全可靠的存储介质，并采取物理和逻辑隔离措施。
2. 重要数据和绝密数据应采取加密存储措施。
第五章数据使用处理第十条数据使用1. 数据使用应遵循授权原则，未经授权不得使用他人数据。
2. 数据使用时，应确保数据的安全性和保密性。
第十一条数据处理1. 数据处理应遵循合法、合规、必要原则。
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β是可以调节的，通常取值为1
几何均值：是各个类别的查全率的平方根
第5章 目 录
1 2 3 引例 分类问题概述 决策树 支持向量机 近邻分类方法 小结
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5.3决策树
5.3.1决策树的基本概念 5.3.2决策树算法ID3
5.3.3 ID3算法应用举例
5.3.4决策树算法C4.5 5.3.5SQL Server 2005中的决策树应用 5.3.6决策树剪枝
5.3.4决策树算分C4.5
C4.5算法使用信息增益比来选择分枝属性，克服了ID3算法使用信息增益时 偏向于取值较多的属性的不足。
C4.5既可以处理离散型描述属性，也可以处理连续型描述属性
对于连续值描述属性，C4.5将其转换为离散值属性 在{A1c,A2c,...,Atotalc}中生成total-1个分割点 第i个分割点的取值设置Vi=(Aic+A(i+1)c)/2 每个分割点的取值设置Vi=（Aic+A(i+1)c)/2 每个分割点将数据集划分为两个子集 挑选最适合的分割点对连续属性离散化
5.1引例
分类问题使用的数据集格式
第5章 目 录
1 2 3 引例 分类问题概述 决策树 支持向量机 近邻分类方法 小结
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5.2分类问题概述
5.2.1分类的过程 5.2.2分类的评价准则
.2.1分类的过程
获取数据：输入数据、对数据进行量 化。 预处理：去除噪声数据、对空缺值进 行处理，数据集成或者变换。 分类器设计：划分数据集、分类器构 造、分类器测试。 分类决策：对未知类标号的数据样本 进行分类。
数据仓库与数据挖掘
第5章 数据分类
教师：郭荣熙
第5章 目 录
1 2 3 引例 分类问题概述 决策树 支持向量机 近邻分类方法 小结
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分类的定义
5.1引例
分类是指把数据样本映射到一个事先定义的分类中的学习过程，即 给定一组输入的属性向量及其对应的类，用基于归纳的学习算法得 出分类。 分类问题使用的数据集格式：
5.1引例
分类问题使用的数据格式 描述属性可以是连续型属性，也可以是离散型属性；而类别属性必 须是离散型属性；而类别属性必须是离散型属性。 连续型属性是指在某一个区间或者无穷区间内该属性的取值是连续 的，例如属性“age”。 离散型属性是指该属性的取值是不连续的，例如属性“salary”和 “class”。
5.5近邻分类方法
第5章 目 录
1 2 3 引例 分类问题概述 决策树 支持向量机 近邻分类方法 小结
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5.6 小结
分类问题首先从训练集中得到分类模型，之后对未知类标号的数据样 本进行分类。 决策树算法采用自顶向下的递归方式产生一个类似于流程图的树结构。 决策树算法ID3选择分枝属性的标准是信息增益，并且只能处理描述 属性为离散型的数据集；C4.5选择分枝属性的标准是信息增益比，既 可以处理离散型描述属性，也可以处理连续型属性。
对于未知类标号的数据样本，可以使用最优分类函数对其进行分类
第5章 目 录
1 2 3 引例 分类问题概述 决策树 支持向量机 近邻分类方法 小结
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5.5近邻分类方法
近邻分类方法是基于实例的分类方法 不需要事先进行分类器的设计 直接使用训练集对未知类标号的数据样本进行分类
最近邻分类、K-近邻分类
5.3.5SQL Server2005中的决策树应用
创建Analysis Services项目 创建数据源 创建数据源视图
创建决策树挖掘结构
设置决策树挖掘结构的相关参数 建立决策树挖掘模型 查看挖掘结果
5.3.6决策树剪枝
决策树剪枝过程视图检测和去掉多余的分枝，以提高对未知类标号的 数据进行分类时的准确性 先剪枝方法：在生成决策树的过程中对树进行剪枝
计算描述属性Af划分数据集X所得的熵 假设Af有q个不同取值，将X划分为q个子集{X1,X2,...,Xq} 假设Ns表示Xs中的样本数量，Njs表示Xs中属于类别Cj的样本数量
5.3.2 决策树算法ID3
由描述属性Af划分数据集X所得的熵为
计算Af划分数据集时的信息增益
ID3算法举例：P114～116
支持向量机将原始特征空间中的非线性分类问题变换为高维特征空间
中的线性分类问题，从而在新的空间中求取最优分类超平面。
采用自顶向下的递归方式产生一个类似于流程图的树结构
在根节点和各内部节点上选择合适的描述属性，并且根据该属性的不 同取值向下建立分枝
5.3.1 决策树的基本概念
5.3.1 决策属性的基本概念
5.3.2 决策树算法ID3
ID3只能处理离散型描述属性；在选择根节点和各个内部节点上的分 枝属性时，采用信息增益作为度量标准，选择具有最高信息增益的描 述属性作为分枝属性。 假设nj是数据集X中属于类别Cj的样本数量，则各类别的先验概率为 P(Cj)=nj/total,j=1,2,...,m。 对于数据集X，计算期望信息
后剪枝方法：在生成决策树之后对树进行剪枝
第5章 目 录
1 2 3 引例 分类问题概述 决策树 支持向量机 近邻分类方法 小结
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5.4 支持向量机
支持向量机的分类示意图为：
5.4 支持向量机
支持向量机使分类间隔最大可以转化为如下的约束优化问题
求解约束优化问题，可以得到支持向量机的最优分类函数
5.3决策树
决策树的优点： 进行分类器设计时，决策树分类方法所需时间相对较少 决策树的分类模型是树状结构，简单直观，比较符合人类的理解方式
可以将决策树中到达每个叶节点的路径转换为IF-THEN形式的分类规
则，这种形式更有利于理解
5.3.1决策树的基本概念
适用于离散值属性、连续值属性
5.2.2 分类的评价准则
5.2.2 分类的评价准则
精确度：代表测试集中被正确分类的数据样本所占的比例
查全率：表示在本类样本中被正确分类的样本所占的比例
查准率：表示被分类为该类的样本中，真正属于该类的样本所占的比 例
5.2.2 分类的评价准则
F-measure:是查全率和查准率的组合表达式