聚类研究现状 - 360文档中心

基于监督学习的图像聚类技术研究

基于监督学习的图像聚类技术研究近年来，随着数字图像技术的不断成熟，图像聚类技术得到了广泛的关注和应用。

其中，基于监督学习的图像聚类技术是一种非常有效的方法。

本文旨在探讨该技术的研究现状和应用前景。

一、监督学习的基本原理监督学习是机器学习的一种方法，其基本原理是根据已有的标注数据集来对新的数据进行分类或者回归。

在图像聚类中，监督学习指利用一组已经分类标注过的图像作为训练样本，通过建立一个合适的模型来对新的图像进行分类。

二、基于监督学习的图像聚类方法基于监督学习的图像聚类方法可以分为两类：基于特征的方法和基于模型的方法。

1. 基于特征的方法基于特征的方法是通过提取图像的特征向量，再使用基于距离的聚类算法对图像进行聚类。

典型的方法包括k-means，hierarchical clustering等。

在此基础上，可以利用监督学习方法对已有的类别标注数据进行训练，然后对新的未分类数据进行分类。

2. 基于模型的方法基于模型的方法是通过学习一个概率模型，使其最大化对已知样本的分类准确性或最小化分类错误率。

典型的方法包括朴素贝叶斯，支持向量机等。

在此基础上，可以提高聚类的准确性。

三、监督学习图像聚类的应用1. 图像检索基于监督学习的图像聚类技术可以帮助用户快速找到与图像相似或相关的图片。

这对于图像检索领域有很大的应用潜力。

2. 图像分类基于监督学习的图像聚类技术可以将图像分为具有相同特征的类别。

这对于图像分类、短视频分类等领域有很大的应用潜力。

3. 视频监控领域视频监控领域需要对监控视频进行实时的分析和分类，以实现智能的监管和管理。

基于监督学习的图像聚类技术可以大大提高视频监控的智能化程度。

四、监督学习图像聚类技术的发展趋势随着人工智能的不断发展和深度学习技术的成熟，监督学习图像聚类技术的应用前景会越来越广泛。

特别是在图像检索、图像分类和视频监控领域，该技术将成为推动行业智能化的重要手段。

总之，基于监督学习的图像聚类技术具有很强的实用价值和应用前景。

聚类分析

聚类分析1.1聚类分析的概念：聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。

聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。

1.2常见的聚类分析法：K-means算法、凝聚聚类算法以及EM算法系统聚类法和Ｋ均值聚类法是聚类分析中最常用的两种方法经典的聚类分析方法：【数据挖掘中聚类算法研究和发展-周涛】1.2.1基于划分的相关聚类算法K-means 算法是一种最为典型的基于划分的聚类分析算法，自从该算法被开发出来后，就一直被拿来研究和改进。

该算法的主要思想是大家非常了解的，首先随机选取K个对象作为中心点，然后遍历每个数据对象，直到收敛为止。

1.2.2基于密度的相关聚类算法DBSCAN 算法是一种较为常见的基于密度的聚类分析算法，该算法首先需要将任意的数据对象设定为核心数据对象，在Eps 范围内包含的数据对象数目要不少于Minpts 规定的个数，然后根据相应的规则来对核心对象进行合并，最终完成类簇的聚类分析。

1.2.3基于层次的相关聚类算法BIRCH 算法[28]是一种出现较为基本且简单的可以进行良好的伸缩的层次聚类算法。

该算法具有较好的聚类表现，它主要包含两个概念：聚类特征(CF)和聚类特征树(CF-Tree)，通过这两个概念来进行描述并使得该算法能够有效地处理数据集。

1.2.4基于网格的相关聚类算法Yang W 等人提出的STING(Statistical INformation Grid)算法的的核心思想是将目标数据集映射到矩形单元，该空间区域通过分层和递归方法进行划分，其主要是基于多分析率的网格算法。

1.2.5基于模型的相关聚类算法EM(Exception-Maximization)算法是一种基于模型的聚类方法，该算法主要分为两步，期望步和最大化步。

期望步先给定当前的簇中心，将每个数据对象划分到距离簇中心最近的簇，然后最大化步调整每个簇中心，使得该分派的数据对象到新中心的距离之和最小化，直到聚类收敛或改变充分小。

聚类分析的现状与前景研究

模式。
影响力传播
通过聚类分析识别社交网络中具有影响力的用户或群体，预测信息或行为的传播路径和影响范围。
个性化推荐
聚类分析用于社交网络中的个性化推荐，根据用户兴趣和行为将用户划分为不同的群体，提供个
性化的内容推荐和好友推荐。
03
聚类分析的关键技术
K-means聚类
定义
K-means聚类是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
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THANKS
未来发展方向与前景
深度学习与聚类分析的结合
深度学习在特征学习和表示方面具有优势，可以与聚类分析结合，提高聚类的准确性和效率。
无监督学习与半监督学习的发展
无监督学习和半监督学习在聚类分析中具有广泛的应用前景，未来可以进一步发展相关算法和技术。
大数据处理技术
随着大数据时代的到来，如何处理大规模数据并实现高效的聚类分析是未来的重要研究方向。
优点
简单易行，计算效率高，适用于大数据集。
缺点
需要预先设定集群数量K，对初始聚类中心敏感，可能陷入局部最优解。
DBSCAN聚类
定义
DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类算法，通过识别高密度区域和连接这些区域的低密度区域来形成聚类。
优点
能够发现任意形状的聚类，对异常值具有较强的鲁棒性。
缺点
对密度参数和半径参数敏感，需要手动调整。
缺点
需要手动调整密度阈值参数，计算复杂度较高。
基于网格的聚类
定义
01
基于网格的聚类算法将数据空间划分为一系列网格单元，然后
在网格单元上进行聚类。
优点

文本聚类的现状研究

1 文本聚类研究现状1 文本聚类研究现状Internet 已经发展为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播信息最主要的渠道。

随着Internet 的大规模普及和企业信息化程度的提高，各种资源呈爆炸式增长。

在中国互联网络信息中心(CNNIC)2007 年 1 月最新公布的中国互联网络发展状况统计报告中显示，70.2% 的网络信息均以文本形式体现。

对于这种半结构或无结构化数据，如何从中获取特定内容的信息和知识成为摆在人们面前的一道难题。

近年来，文本挖掘、信息过滤和信息检索等方面的研究出现了前所未有的高潮。

作为一种无监督的机器学习方法，聚类技术可以将大量文本信息组成少数有意义的簇，并提供导航或浏览机制。

文本聚类的主要应用点包括：(1) 文本聚类可以作为多文档自动文摘等自然语言处理应用的预处理步骤。

其中比较典型的例子是哥伦比亚大学开发的多文档自动文摘系统Newsblaster[1] 。

该系统将新闻进行聚类处理，并对同主题文档进行冗余消除、信息融合、文本生成等处理，从而生成一篇简明扼要的摘要文档。

(2) 对搜索引擎返回的结果进行聚类，使用户迅速定位到所需要的信息。

比较典型的系统有Infonetware Real Term Search 。

Infonetware 具有强大的对搜索结果进行主题分类的功能。

另外，由Carrot Search 开发的基于Java 的开源Carrot2 搜索结果聚合聚类引擎2.0 版也是这方面的利用，Carrot2 可以自动把自然的搜索结果归类( 聚合聚类) 到相应的语义类别中，提供基于层级的、同义的以及标签过滤的功能。

(3) 改善文本分类的结果，如俄亥俄州立大学的Y.C.Fang 等人的工作[2] 。

(4) 文档集合的自动整理。

如Scatter/Gather[3] ，它是一个基于聚类的文档浏览系统。

2 文本聚类过程文本聚类主要依据聚类假设：同类的文档相似度较大，非同类的文档相似度较小。

多视角数据聚类研究

电子商务
在电子商务领域，多视角数据聚类可以用于用户行为分析、推荐系统优化、广告投放精准度提高等。通过聚类分析，将用户的行为、兴趣、购买习惯等多方面数据进行分类，为不同的用户群体提供个性化的推荐和定制化的服务。
社交媒体
社交媒体平台拥有大量的用户数据，包括文本、图片、视频等。多视角数据聚类可以用于情感分析、主题分类、社区发现等，帮助企业了解用户的喜好、需求和行为模式，从而制定更为精准的市场策略。
要点二
深度学习与数据挖掘的结合
深度学习在特征提取和表示方面具有强大的能力，而数据挖掘则能够从大量数据中挖掘出有用的信息。未来，多视角数据聚类将更加注重与深度学习和数据挖掘的结合，以实现更高效和精准的聚类分析。
要点三
大数据处理技术
随着大数据时代的到来，多视角数据聚类将更加注重处理大规模数据的技术和方法。通过对大数据的分布式计算、内存计算等技术的运用，可以实现更快速和高效的数据处理和分析。
金融行业
金融行业的数据具有复杂性和多样性，多视角数据聚类可以用于风险评估、客户分群、投资策略等。通过对客户的财务、信用、行为等多方面数据进行聚类分析，为不同的客户群体提供差异化的金融服务和产品。
多视角数据聚类的未来展望
要点一
跨领域应用
随着多视角数据聚类技术的不断发展，其应用领域将不断扩大，涵盖医疗、教育、能源等多个领域。通过对不同领域的数据进行聚类分析，可以解决许多实际问题并推动相关领域的发展。
我们在多个标准数据集上进行了实验，验证了所提出方法的有效性和优越性。实验结果表明，本文提出的方法在多视角数据聚类任务中取得了显著的性能提升，优于现有的方法。
04
研究结论
本文研究了多视角数据聚类问题，提出了一种基于深度学习的视角融合策略，并验证了其有效性和优越性。我们的研究为多视角数据聚类提供了一种新的思路和方法，有助于推动该领域的发展

流数据聚类研究综述

指定的观察时段及聚类数量，快速生成聚类结果的过程。ＣｕｔｅｍｌＳｒａ不足之处在于需要用户指定聚类簇数ｋ，要求强行输入固定的聚类簇数必然影响真实的聚类形态分布。同
定义４考虑演化数据流，定义时间衰减函数：
ｆｔ＝。＜＜１（）ｃ（ｃ）Ｏ
迹，定义操作ＴａｓｏｍＭＮ，返回值为变换后轨迹对ｒｎｆｒ（，）其
（，）ＭＮ的真实差异。
ｗｉｅ数据窗口新到Ｂｈｌ（个数据）
｛Ｕｄｔ（）ｐａｅｓ；
Ｓ＝ｒｎｆｒ（，，） ’Ｔａｓｏｍｓｎｄ；
用Ｔａｓｏｍｓ表示对集合Ｓ的转换操作，回一个ｒｎｆｒ（）返ｎｎ × 集合为Ｓ，素为对应轨迹对的最小差异，为轨迹的 ’元ｎ
第一个以流数据为分析对象的聚类算法是由ＳｄｐｏｕｉｔＧｈ等提出的ＳＲＡｕａＴＥＮ算法。这种算法根据分治原理，用使
一
，
ｘ，ｄ）ｄ（＞１。）
统一流模型：表示为流集合｛Ｏ（＝，，ｎ和维数为ｓｄｌ２ …，）
ｄ的公共属性维集，Ｓ为定义２的单流。其中，＞ｌｄ。ｎ，＞１ｎｌｄＩ一维数据单流模型；＝，＝：ｎｌｄｌ多维数据单流模型；＝，＞：
，
ｗｌｔｅｃｕｓｒｉｒｅｈｉｅｈｌｔｅｎｇｅｓａｒｃｉｓｉｉｐｏａｎｃｏｅｎｈｔｓｍｒｔｔｎｔｔ．Ｔｈｉａｉｃｅｄｃｂｔｇｅｒｆａｔｕｅｓｏｓｒｔｌｅｓｒｉｅｓｈｅｅｎａｌｅｒｆ

聚类分析的现状与前景研究

聚类分析的现状与前景研究聚类分析是一种常用的数据分析方法，旨在将相似的样本对象划分到同一类别中，同时确保不同类别之间的差异性最大化。

聚类分析在多个领域中得到了广泛应用，例如数据挖掘、生物学、社会网络分析等。

本文将从两个方面来探讨聚类分析的现状和前景研究。

首先，聚类分析的现状研究主要包括算法改进、应用拓展和可解释性提高等方面。

在算法改进方面，研究者们提出了许多新的聚类算法，例如谱聚类、密度聚类和基于密度的聚类等。

这些算法相对于传统的聚类算法具有更高的效率和准确性。

在应用拓展方面，聚类分析已经从传统的数值数据拓展到非数值数据，如文本、图像和网络数据等。

这些非数值数据的聚类分析需要基于特定的相似性度量和特征提取技术。

在可解释性提高方面，研究者们提出了一些辅助分析技术，例如聚类集成、聚类验证和聚类可视化等。

这些技术可以帮助用户更好地理解和解释聚类结果。

其次，聚类分析的前景研究主要包括深度学习、不确定性处理和多源数据融合等方面。

深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，通过自动学习数据表征来完成聚类任务。

深度学习的出现将极大地推动聚类分析的研究和应用。

不确定性处理是一种新的聚类分析思想，旨在处理数据中的不确定性信息。

不确定性处理可以提供更加准确和可信的聚类结果。

多源数据融合是将来聚类分析的一个重要方向，因为在许多实际应用中，数据往往来自于多个数据源，通过将不同数据源的信息进行融合，可以提高聚类分析的准确性和稳定性。

总之，聚类分析作为一种常用的数据分析方法，在现状研究方面已经取得了许多成果，在算法改进、应用拓展和可解释性提高等方面都有了显著进展。

而在未来的前景研究中，深度学习、不确定性处理和多源数据融合等将是主要的研究方向。

这些研究将进一步推动聚类分析在各个领域的应用，并为实际问题的解决提供更加准确和可靠的方法和工具。

基于神经网络的聚类算法研究

基于神经网络的聚类算法研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，基于神经网络的聚类算法也越来越受到研究者的关注。

此类算法能够根据数据的特征，将数据划分成不同的簇，从而方便后续的数据分析。

本文将探讨基于神经网络的聚类算法的研究现状、应用前景以及存在的问题。

一、研究现状随着数据量的不断增加，传统的聚类算法（例如k-means）已经不能满足现代数据的需求。

因此，基于神经网络的聚类算法应运而生。

这类算法结合了神经网络的非线性映射能力和聚类算法的分类能力，不仅能够处理大规模和高维的数据，还具有异构聚类的能力。

目前，基于神经网络的聚类算法主要可以分为两类：有监督学习和无监督学习。

有监督学习的算法需要先对数据标注，然后通过神经网络进行分类，这类算法的优点在于能够得到更准确的聚类结果。

无监督学习的算法则不需要数据标注，通常采用自组织映射网络（SOM）或高斯混合模型（GMM）进行计算，这类算法的优点在于不需要额外的标注信息。

二、应用前景基于神经网络的聚类算法在很多领域都有着广泛的应用前景。

其中，最为常见的应用领域就是图像分割和模式识别。

在图像分割领域，这类算法可以将一张图像分成若干个部分，每个部分代表一种物体或者纹理。

在模式识别领域，这类算法可以帮助我们检测文本和语言中的规律模式，从而方便我们进行分类和标注。

另外，基于神经网络的聚类算法还可以应用于网络安全领域。

例如，我们可以将用户的网络行为数据进行聚类，从而发现异常的网络行为，提供更加有效的安全防护。

三、存在的问题尽管基于神经网络的聚类算法具有许多优点，但也存在着一些问题和挑战。

首先，这类算法需要大量的计算资源才能进行有效的计算。

其次，由于神经网络模型的复杂性，这类算法可能存在过拟合的问题。

此外，由于神经网络的黑箱结构，这类算法可能难以解释计算的结果。

针对上述问题，目前研究者正在尝试寻找有效的解决方案。

例如，一些研究者提出了基于GPU加速的算法，可以显著减少计算时间。

传感器网络中分层聚类算法的研究与改进

传感器网络中分层聚类算法的研究与改进摘要：在传感器网络中，分层聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，它可以将网络中的传感器节点按照一定的规则划分成多个层次，并通过聚类算法将相似节点分组。

本文将探讨传感器网络中分层聚类算法的研究现状，并提出改进方法，旨在提高算法的准确性和效率。

一、引言传感器网络是由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于采集、处理和传输环境信息。

在这个网络中，节点之间的通信受限，能量和计算资源有限。

因此，设计一种高效准确的聚类算法对于传感器网络的性能至关重要。

二、分层聚类算法的研究现状1. 层次划分传感器网络中的节点通常具有不同的特征和功能，因此，我们需要将它们划分为不同的层次。

传统的方法是根据节点的位置或者功能将网络划分为若干个区域或簇，但这种方法难以适应网络拓扑的快速变化。

近年来，研究者们提出了一些基于密度的层次划分方法，如DBSCAN和OPTICS算法。

这些方法能够根据节点的密度分布将网络划分为不同的层次，提高了网络的灵活性和适应性。

2. 层次聚类在网络划分完毕后，我们需要进行聚类分析，将相似的节点分组。

层次聚类是一种常用的方法，它通过计算节点之间的相似度或距离，将节点逐层聚类。

然而，在传感器网络中，节点的数据量庞大，传输和计算的成本很高。

因此，我们需要优化聚类算法，减少计算和通信开销。

三、改进方法1. 基于密度的分布式聚类算法传统的层次聚类算法需要全局信息，这对于分布式传感器网络来说是不现实的。

因此，我们可以使用基于密度的分布式聚类算法，如DBSCAN-D算法。

该算法将网络划分成多个局部区域，并在每个区域内执行聚类分析，然后将结果汇总，得到全局的聚类结果。

这种方法不仅降低了通信和计算的开销，还能够应对网络拓扑的动态变化。

2. 节点合并策略在传感器网络中，节点之间的距离可能存在较大的误差，导致聚类结果不准确。

为了解决这个问题，我们可以引入节点合并策略，在聚类过程中根据节点之间的距离和相似度，动态地选择是否合并节点。

基于黑龙江科研院所科研经费现状的聚类分析

刷技术研究所、黑龙江省五金家用电器研
个卓越的科研队伍，一个优秀的研发人
究所、黑龙江省渔业经济研究所员工总数
（具有专业技术职称的员工总数）十分微
弱，分别为６（３）、１３（６）、１４（１１）、１０（８）。而中国农科院哈尔滨兽医研究所、黑龙江省能源研究所虽然在员工数量和专
所、黑龙江省能源研究所、黑龙江省轻工
工艺美术设计研究所、黑龙江Байду номын сангаас 印刷技术表３哈尔滨市各科研院所经费到款额情况聚类分析结果
科研院所名称
第１类
第１Ｉ类第Ⅲ 类第 Ⅳ类
中国农科院哈尔滨兽医研究所、黑龙江省能源研究所、黑龙江省轻工工艺美术设计研究所、黑龙江省印刷技术研究所、黑龙江省五金家用电器研究所、黑龙江省渔业经济研究所黑龙江省科学院高技术研究院、黑龙江省体育科学研究所中国疾病预防控制中心地方病控制中心（黑龙江省地方病预防控制中心）、黑龙江省农科院农药应用研究中心、黑龙江省农业科学院遥感技术中心、省能源环境研究院黑龙江省质量监督检测研究院、黑龙江省农业科学院、黑龙江省农业科学院作物育种研究所、黑龙江省农业科学院信息中心、黑龙江省农业科学院食品加工研究所、黑龙江省机械科学研究院、黑龙江省药品审评认证中心、黑龙江省农业机械维修研究所、黑龙江省眼病防治研究所、黑龙江省农业科学院农产品质量检验中心、黑龙江省农业科学院海南繁育基地、黑龙江省农业科学院植物脱毒苗木研究所、黑龙江省劳动卫生职业病研究院、黑龙江省农科院草业研究所、黑龙江省医疗器械研究所、黑龙江省木材科学研究所、黑龙江省电子技术研究所、黑龙江省塑料工业科学研究所、黑龙江省冶金研究所、国家林业局哈尔滨林业机械研究所、黑龙江省建筑材料工业规划设计研究院、黑龙江省农业科学院园艺分院、黑龙江省森林保护研究所、黑龙江省气象科研所、黑龙江省大豆技术开发研究中心（简称：省大豆中心）、黑龙江省医学科学院、机械科学研究院哈尔滨焊接研究所、九三粮油工业集团有限公司研发中心、黑龙江省家畜繁育指导站、黑龙江省科学院技术物理研究所、黑龙江省化工研究院、黑龙江省蚕业研究所、哈尔滨电站设备成套设计研究所、黑龙江省农业科学院生物技术研究所、黑龙江省森林工程与环境研究所、黑龙江出入境检验检疫局检验检疫技术中心、黑龙江省农业科学院经济作物研究所、哈尔滨电工仪表研究所、黑龙江省农业科学院耕作栽培研究所、黑龙江省野生动物研究所、黑龙江省农业科学院玉米研究所、中国农业科学院甜菜研究所、哈尔滨玻璃钢研究院、黑龙江省农业机械工程科学研究院、黑龙江省科学院自然与生态研究所、黑龙江省中医研究院、黑龙江省农业科学院植物保护研究所、黑龙江省农业科学院五常水稻研究所、中国水产科学研究院黑龙江水产研究所、黑龙江省科学院微生物研究所、黑龙江省计划生育科学研究所、哈尔滨医科大学地方病控制中心地氟病防治研究所、黑龙江省农业科学院士壤肥料与环境资源研究所、黑龙江省农业科学院大豆研究所、黑龙江省克山病防治研究所、哈尔滨煤矿机械研究所、黑龙江省北大荒米业集团有限公司

聚类算法研究现状

聚类算法研究现状聚类算法是机器学习中的一种重要算法，它被广泛应用于数据挖掘、图像处理、自然语言处理等领域。

在聚类算法中，我们通过将数据集划分成若干个簇，使得同一簇内的数据对象相似度较高，而不同簇之间的相似度较低。

本文将对聚类算法的研究现状进行探讨。

一、传统聚类算法1.1 K-Means算法K-Means算法是一种经典的聚类算法，它将数据集划分成K个簇，每个簇的中心点即为该簇内所有数据点的平均值。

该算法的基本流程如下：（1）随机选择K个数据对象作为初始的簇中心；（2）将每个数据对象分配到距其最近的簇中心所在的簇中；（3）重新计算每个簇的中心点；（4）重复以上步骤，直到簇中心不再发生变化或达到预设的迭代次数。

K-Means算法简单易实现，但其聚类结果高度依赖于初始簇中心的选择，且对异常值敏感。

1.2 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的聚类算法，其基本思想是将数据集中的每个数据对象看作一个簇，并不断地将相似度较高的簇合并，直到形成一个大的簇为止。

层次聚类算法可以自适应地确定簇的个数，并且不需要事先指定簇的个数，但其计算复杂度较高，难以处理大规模数据集。

二、基于深度学习的聚类算法2.1 自编码器聚类算法自编码器是一种重要的深度学习模型，其可以将输入数据编码成低维度的表示，从而实现数据的降维压缩。

自编码器聚类算法将自编码器与聚类算法相结合，即将自编码器的编码层作为聚类的特征表示，通过最小化重构误差和聚类误差来同时进行编码和聚类。

自编码器聚类算法可以有效地处理高维度数据，具有较好的聚类性能和可解释性。

2.2 基于生成对抗网络的聚类算法生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，其可以生成高质量的合成数据。

基于GAN的聚类算法将GAN的生成器作为聚类器，通过最小化生成器和判别器的损失函数来实现聚类。

基于GAN的聚类算法具有较好的聚类性能，并且可以生成具有高度可解释性的聚类结果。

三、聚类算法的应用聚类算法在各个领域都有广泛的应用，例如：3.1 图像处理聚类算法可以用于图像分割、图像分类和图像检索等方面。

我国STEAM教育的研究现状与发展路向--基于文本聚类的文献计量分析

我国STEAM教育的研究现状与发展路向--基于文本聚类的文献计量分析宋乃庆;刘燕玉;高鑫【期刊名称】《中国教育科学(中英文)》【年(卷),期】2022(5)4【摘要】STEAM教育作为适应21世纪社会发展、提升国际竞争力的一种新的教育理念,是当今国际教育发展的主流趋势之一。

利用描述性和推断性统计方法对我国近十三年的3758篇STEAM文献样本进行数据计量分析,结果表明,当前我国的STEAM教育研究主要聚焦STEAM教育理论研究与述评、STEAM教育实践探索、STEAM教育应用范畴探析、STEAM+创客教育或人工智能、STEAM教育创新应用型人才培养等方面。

我国STEAM教育未来发展的逻辑路向应是加强STEAM教育顶层设计,引领教育改革发展新方向;开发STEAM课程新项目,发挥示范性项目引领作用;培养STEAM教育专业化教师,强化STEAM教育实施执行力;建立科学评价机制,保障STEAM教育健康、有序发展;打造STEAM人才战略发展新高地,服务社会发展。

【总页数】11页(P137-147)【作者】宋乃庆;刘燕玉;高鑫【作者单位】西南大学数学与统计学院;西南大学基础教育研究中心;中国基础教育质量监测中心协同创新中心;铜仁学院大数据学院;西南大学教育学部【正文语种】中文【中图分类】G434【相关文献】1.信息化进程中我国职业教育发展路向研究——基于2000-2016年CNKI文献的可视化分析2.我国玩具研究发展现状与趋势的文献计量分析——基于1990-2013年我国硕博士学位论文的研究3.我国近年教育技术学的发展脉络及研究趋势分析--基于《电化教育研究》的文献计量学与科学知识图谱研究4.21世纪以来我国成人教育研究的现状和趋势分析——基于对国内成人教育研究文献的计量学分析5.我国教育督导研究现状及发展态势——基于1990—2020年CNKI刊载文献的计量可视化分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于因子-聚类分析的我国各地区国际旅游发展现状评价

基于因子-聚类分析的我国各地区国际旅游发展现状评价引言国际旅游是指人们跨越国界进行的旅行活动，包括出境旅游和入境旅游。

我国自改革开放以来，国际旅游业发展迅速，成为经济发展的重要支柱产业。

由于我国地域广阔，各地区的旅游资源、旅游文化和旅游发展水平存在较大差异，因此对各地区国际旅游发展现状进行评价和分析，可以帮助政府和企业更好地制定发展策略和规划，促进旅游业的健康可持续发展。

本文将采用因子-聚类分析的方法，对我国各地区国际旅游发展现状进行评价，旨在为各地区的国际旅游发展提供参考和建议。

一、因子分析—提取国际旅游发展指标在对我国各地区的国际旅游发展现状进行评价时，需要选取合适的评价指标。

国际旅游发展的评价指标包括但不限于国际旅游人数、国际旅游收入、旅游设施和服务水平等。

为了进一步明确评价指标，我们采用因子分析的方法，从众多指标中选取出具有代表性和权重较大的几个指标。

我们收集了我国各地区的国际旅游人数、国际旅游收入、旅游设施和服务水平等15个指标，然后利用SPSS软件进行因子分析。

在因子分析的结果中，我们选取了累积方差贡献率大于70%的因子作为代表性指标。

最终，我们确定了国际旅游发展的四个主要因子：国际旅游人数、国际旅游收入、旅游设施水平和服务水平。

二、聚类分析—划分国际旅游发展类型基于因子分析提取的主要指标，我们进一步采用聚类分析的方法，将我国各地区的国际旅游发展水平进行分类。

聚类分析通过计算不同样本之间的距离，将样本划分成若干个类别，每个类别内部的样本相似度较高，类别之间的样本相似度较低。

为了进行聚类分析，我们先对选取的四个主要因子进行标准化处理，然后利用K均值聚类算法对各地区进行聚类。

经过聚类分析，我们最终将我国各地区的国际旅游发展水平分为三类：发达地区、中等地区和欠发达地区。

发达地区包括北京、上海、广东等地，国际旅游人数和收入较高，旅游设施和服务水平较好；中等地区包括湖南、四川、浙江等地，国际旅游发展处于中等水平；欠发达地区包括西藏、青海、贵州等地，国际旅游发展水平较低。

四、聚类过程及结果分析(参考)

四、聚类过程及结果分析（参考）根据我国实际情况，利用区域城市循环经济发展的城市社会经济发展、资源减量利用、污染物的减量排放、资源的再利用、资源环境的安全指标作为分析变量，运用系统聚类方法(hierarchical cluster)对区域城市循环经济发展的有关指标进行分析，将全国30个省直辖市(由于西藏某些数据缺少，所以作为缺省值处理)按3、4、5类进行划分，主要针对4类的情况分析。

此次聚类采用指标数据作为自变量，区域为因变量，计算区域之间的距离采用欧氏距离的平方，用最长距离法计算类与类之间的距离，采用SPSS 13.0分析软件，聚类结果如下。

在表2中，考察的是参与分析的各个单变量的原始数据用Z—Scores法标准化处理后(对万元 GDP废水排放量、万元GDP废气排放量、单位 GDP耗电量、用水增量与GDP增量比、用电增量与 GDP增量比等负向指标进行了相应处理，以使其与正向指标具有一致性意义)，全国30个省直辖市城市社会经济发展、资源减量利用、污染物的减量排放、资源的再利用、资源环境的安全五个控制层指标均值的统计分析。

表3是聚类过程的输出表格—凝聚状态表。

它显示聚类过程中每一步合并的类或观察值；被合并的类或观察值之间的距离以及观测量加入到一类的类水平。

因此可以根据此表跟踪聚类的合并过程。

因为最接近的两类先聚为一类，因此可通过聚类过程仔细查看哪些观察量更接近一些。

其中：Stage—聚类步骤顺序号；Cluster—指该步被合并的两类中的观测量号；Coefficients—距离测度值，表明不相似性的系数。

数值越大，两个区域越不相似。

从表中可以看出数值较小的两项(两个观测量、一个观测量与一类或两类)比数值较大的两项先合并。

如第一步就是第10个观测量与第 11个观测量合并，第二步是第18个观测量和第 22个观测量合并，以此类推。

Stage Cluster Pint Appears—合并的两项第一次出现的聚类步序号。

聚类分析-全国各省经济

全国各省经济的聚类分析聚类分析是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的多元统计分析技术的总称。

它直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类。

系统聚类分析又称集群分析，是聚类分析中应用最广的一种方法，它根据样本的多指标（变量）、多个观察数据，定量地确定样品、指标之间存在的相似性或亲疏关系，并据此连结这些样品或指标，归成大小类群，构成分类树状图或冰柱图。

判别分析是根据多种因素(指标)对事物的影响来实现对事物的分类，从而对事物进行判别分类的统计方法。

判别分析适用于已经掌握了历史上分类的每一个类别的若干样品，希望根据这些历史的经验（样品），总结出分类的规律性（判别函数）来指导未来的分类。

聚类分析与判别分析都是研究分类的，但是它们有所区别：(1)聚类分析一般寻求客观的分类方法，在进行聚类分析以前，对总体到底有几种类型并不知道。

判别分析则是在总体类型划分已知，在各总体分布或来自总体训练样本的基础上，对当前的新样本判定它们属于哪个总体。

(2)两类方法的建立的模型不一样，因此在处理某些特定的问题时，就会得出不一样的结果，就本题看来，出现了经济类型上的判别不一致的细微差异，但是作为分类方法来说，两种方法在大部分情况下都能取得一致的效果。

(3)聚类分析与判别分析也是有联系的。

如我们对研究的多元数据的特征不熟悉，当然要先进行聚类分析，才能考虑判别分析的问题。

分析背景随着改革开放的进行，我国进入了一个前所未有的经济飞速发展时期，整体经济实力与日俱增。

但是，我们也应该看到各个地区的发展不平衡，沿海地区发展较快，经济增长也较快，而中西部发展相对较慢。

因此，基于这种现状，本文对全国各地区的经济进行聚类分析。

首先对除浙江、湖南、甘肃三省的其他各省经济进行聚类，然后对浙江、湖南、甘肃三省的经济类型进行判别分析。

通过本文的分析研究，可以清楚地认识到我国经济类型构成，以及各地区的发展差异，最终对国家以及各地区的发展及政策制定实施起到指导作用。

大规模复杂数据聚类算法

06
大规模复杂数据聚类算法比较与评估
不同聚类算法的性能比较
1 2 3
K-means算法
适合数据量较小、数据分布较为集中的情况，聚类效果较好，但不适用于大规模复杂数据的处理。
DBSCAN算法
可以处理大规模复杂数据，对数据分布和形状没有严格限制，但需要设置合适的参数以获得较好的聚类效果。
Hierarchical算法
大规模复杂数据聚类算法
2023-11-08
目录
• 引言 • 大规模复杂数据聚类算法概述 • 基于密度的聚类算法 • 基于层次的聚类算法 • 基于划分和基于网格的聚类算法 • 大规模复杂数据聚类算法比较与评估 • 总结与展望
01
引言
研究背景与意义
01 02
大规模复杂数据聚类的重要性
随着大数据时代的到来，大规模复杂数据聚类算法在信息检索、社交网络分析、市场细分等领域的应用越来越广泛，成为当前研究的热点问题。
02
新型聚类方法
针对特定类型的大规模复杂数据，研究者们开发了多种新型聚类方法，如基于图的聚类、基于密度的聚类、基于模型的聚类等，有效地揭示了数据的内在结构。
03
数据隐私保护
在处理大规模复杂数据时，研究者们注重保护数据隐私，提出了多种隐私保护技术，如差分隐私、同态加密等，确保数据的安全性和可信度。
可扩展性
聚类算法的可扩展性是大规模复杂数据处理的重要评估指标，需要考虑算法在不同规模数据上的处理能力和效果。
聚类算法在实际应用中的表现
文本聚类
在文本挖掘、信息检索等领域中，聚类算法可以用于对文本进行分类和主题建模，以帮助用户更
好地理解和组织文本数据。
图像聚类

K-means-聚类算法研究综述

K -means 聚类算法研究综述摘要:总结评述了K -means 聚类算法的研究现状，指出K -means 聚类算法是一个NP 难优化问题，无法获得全局最优。

介绍了K -means 聚类算法的目标函数，算法流程，并列举了一个实例，指出了数据子集的数目K ，初始聚类中心选取，相似性度量和距离矩阵为K -means 聚类算法的3个基本参数。

总结了K -means 聚类算法存在的问题及其改进算法，指出了K -means 聚类的进一步研究方向。

关键词：K -means 聚类算法；NP 难优化问题；数据子集的数目K ；初始聚类中心选取；相似性度量和距离矩阵Review of K-means clustering algorithmAbstract: K-means clustering algorithm is reviewed. K-means clustering algorithm is a NP hard optimal problem and global optimal result cannot be reached. The goal ， main steps and example of K-means clustering algorithm are introduced. K-means algorithm requires three user-specified parameters: number of clusters K ， cluster initialization ， and distance metric. Problems and improvement of K-means clustering algorithm are summarized then. Further study directions of K-means clustering algorithm are pointed at last.Key words: K-means clustering algorithm; NP hard optimal problem; number of clusters K; cluster initialization; distance metricK -means 聚类算法是由Steinhaus 1955年、Lloyed 1957年、Ball & Hall 1965年、McQueen 1967年分别在各自的不同的科学研究领域独立的提出。

时空轨迹聚类方法研究进展

讨论与结论
通过实验结果的分析，本次演示提出的地理时空大数据高效聚类方法在不同数据集上均表现出优越的性能。该方法通过有效的特征提取和聚类算法选择，实现了对地理时空大数据的高效聚类。同时，该方法还具有较好的可扩展性，可适用于大规模地理时空数据的聚类分析。
讨论与结论
在未来的研究中，我们将进一步探讨该方法的实际应用场景，例如在城市规划、公共安全、环境监测等领域的应用。此外，我们还将研究如何优化算法参数，以进一步提高聚类效果和运算效率。总之，本次演示研究的地理时空大数据高效聚类方法为处理和分析大规模地理时空数据提供了有效的手段，具有广泛的应用前景和未来发展潜力。
时空轨迹聚类方法的研究现状
在时空轨迹聚类方法的分类上，根据聚类原理的不同，可以大致分为基于空间位置的聚类、基于时间信息的聚类和基于空间时间和深度信息的聚类。基于空间位置的聚类方法例如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）
内容摘要
随着物联网、大数据和技术的快速发展，轨迹流数据在众多领域的应用越来越广泛。例如，交通出行、物流配送、公共安全等领域，都需要对大量轨迹数据进行处理和分析。在这个过程中，轨迹流的聚类与异常检测技术是至关重要的。本次演示将对面向轨迹流的聚类与异常检测技术进行详细介绍，并探讨未来的研究方向。
未来研究
例如，可以将时空轨迹聚类与机器学习、数据挖掘、模式识别等领域的方法进行融合，以获得更好的聚类效果。最后，如何理解和解释聚类结果是另一个重要的研究方向。在未来的研究中，需要如何将聚类结果与实际应用场景相结合，从而为实际问题的解决提供有效的支持和帮助。
结论
结论
本次演示总结了时空轨迹聚类方法的研究现状和不足，并提出了未来研究的方向和挑战。随着数据的不断增长和处理需求的不断提高，时空轨迹聚类方法在相关领域的应用前景将越来越广阔。因此，进一步研究和改进时空轨迹聚类方法对于解决实际问题具有重要的意义和价值。

基于聚类分析的订单分批优化方法研究

摘要电子商务的快速发展使得传统零售的销售模式逐渐从B2C转化为C2M模式。

因此，带来的大量小件订单对仓储物流的运营能力提出了更高的要求。

在以“人到货”为作业方式的仓储企业中，分拣时间占整个仓储作业时间的45%。

所以，拣选作为仓储物流业务的关键环节，其工作效率对电子商务企业运营和服务水平具有重要影响，从提高拣选作业的效率出发进行货位分配与订单分批的研究显得尤为重要。

仓储集中化是目前电商物流提高仓储物流的常用库存管理模式。

在仓储集中化管理中，研究有效的分区策略，更能利用仓储集中化的优势。

论文分析选择了并行分区运营模式，建立了以误工率最小为目标的货位分配模型，结合关联规则计算出货品的关联度，进行货位分配的优化方案设计。

针对并行分区分拣系统缩短拣货时长的需求，研究了订单分拣策略，以分批策略为指导完成订单拣选作业流程。

针对不同分区拣货完成时长的巨大差异导致的订单处理时间过长的实际问题，构建基于定量订单集的、以处理时间为目标函数、以订单分割、设备资源等为约束条件的订单分批数学模型。

针对分批模型中对工作量的均衡要求，将DBSCAN算法和到K-Means算法结合对分批模型进行求解，得到最佳的订单分批结果，将结果代入建立的订单分批优化数学模型求解得出最短用时的订单集。

基于真实环境和实例数据对建立的订单分配分批模型进行了验证，对并行分区货位优化分配策略和随机策略的货位分配对订单分批的影响进行了比较分析，评价分析了基于密度的K-Means聚类和传统K-Means算法对订单分批的结果。

实验结果表明针对并行分区分拣系统，在大数据集的情况下，基于密度的K-Means聚类算法能够减少拣选设备、人员以及分批数目，同时使订单拣选完成时间更短，综合利用储位优化策略的基础上有效缩短拣货行走距离和时间，并平衡各拣货分区工作时长，提高仓储物流运作效率。

关键词：并行分区，聚类算法，货位优化，订单分批AbstractWith the rapid development of e-commerce, the sales model of traditional retail is gradually transformed from B2C to C2M. The size of the orders becomes small, but the number is huge. What puts forward higher requirements for the operational capacity of warehousing logistics. In the warehousing enterprises with manual work, the sorting time accounts for 45% of the whole operation time. The ratio indicates that as the key process of warehousing logistics, sorting efficiency has an important impact on the operation and service level of an e-commerce enterprise. Therefore, it is particularly important to study the storage assignment and the order batching to improve the efficiency of the picking operation.Warehousing centralization is a common inventory management mode to improve warehousing logistics. Under the condition, the research and analysis of effective zoning strategy make the warehousing centralization more effective. This paper chooses the parallel zoning operation mode, establishes the allocation model of goods location with the objective of minimizing the rate of tardy job, calculates the degree of association of goods by using association rules, and realizes the optimal design scheme of storage assignment.The order batching strategy is studied under parallel partition sorting. Aiming at the actual problem of long order processing time caused by the huge difference of picking completion time in different zones, a mathematical model of order allocation based on quantitative order was constructed. The model takes processing time as objective function, and taking order segmentation and equipment resources as constraints. Aiming at the problem of workload balance in batch model, DBSCAN algorithm and K-Means algorithm are combined to solve the batch model, and the optimal batch result is obtained. The result is substituted into the mathematical model of order allocation and the optimized order set with the shortest time.The model of order allocation and batching is validated based on real environment and case data. The effects of parallel partition optimal allocation strategy and random strategy on order batching are compared and analyzed. The results of density-based K-Means clustering and traditional K-Means algorithm on order batching are evaluatedand analyzed. The experimental results show that the parallel partition sorting system is effective. In the case of large data sets, K-Means clustering algorithm based on density can make full use of picking equipment and personnel to reduce the number of batches, shorten the order picking completion time, and effectively shorten the picking distance and time on the basis of comprehensive utilization of storage location optimization strategy, improve the operational efficiency of warehousing logistics.Key words:parallel partitioning, clustering algorithm, storage assignment, order batching目录第1章绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 货位分配研究现状 (2)1.2.2 订单分批策略与智能算法应用现状 (3)1.3 论文研究主要内容及结构 (6)1.3.1 主要研究内容 (6)1.3.2 技术路线及组织架构 (6)第2章订单拣选及聚类分析相关理论 (9)2.1 拣选作业流程 (9)2.1.1 分区拣选策略 (9)2.1.2 订单分批策略 (11)2.1.3 拣选路径优化 (12)2.2 货位优化与关联规则算法 (14)2.2.1 货位优化 (14)2.2.2 关联规则算法 (15)2.3 聚类算法理论及分析 (16)2.3.1 DBSCAN算法 (17)2.3.2 K-Means算法 (19)2.4 本章小结 (20)第3章基于关联规则的并行分区货位优化研究 (21)3.1 货位分配背景 (21)3.2 货位优化数学模型 (23)3.3 基于关联规则的货位分配 (24)3.3.1 构造频繁模式树FP-Tree (25)3.3.2 品项储位分配 (26)3.4 货位优化评价指标 (27)3.5 本章小结 (28)第4章基于融合算法的订单分批优化建模与求解 (29)4.1 订单分批问题描述 (29)4.2 并行分区订单分批模型构建 (30)4.2.1 模型假设 (30)4.2.2 拣选时长及各分区工作量分析 (31)4.2.3 基于返回策略的拣选路径计算 (35)4.3 基于密度的K-Means聚类算法设计 (36)4.3.1 批次数目和初始聚类点选择 (38)4.3.2 改进的K-Means算法聚类 (40)4.4 本章小结 (41)第5章基于实例的订单分批优化仿真与分析 (42)5.1 数据来源 (42)5.2 基于关联规则的储位优化 (43)5.3 采用随机储位分配策略的分批拣选 (45)5.4 考虑工作量均衡的分批拣选 (49)5.5 本章小结 (51)第6章总结与展望 (52)6.1 总结 (52)6.2 展望 (52)致谢 (54)参考文献 (55)攻读硕士学位期间的科研工作情况 (58)第1章绪论1.1课题研究背景及意义全球物流行业的蓬勃发展有效促进了电子商务的服务水平的提升，为消费者带来更加便捷安全的多样性消费体验，在此背景下配送中心或仓库的订单逐渐趋于高频小批量。

聚类算法的发展趋势与未来展望(九)

聚类算法的发展趋势与未来展望引言聚类算法是一种数据挖掘和机器学习中常用的技术，其主要目的是将数据集中的对象划分为若干个相似的子集，这些子集被称为簇。

聚类算法的发展趋势和未来展望是当前数据科学领域的热门话题之一。

本文将从历史回顾、当前研究现状和未来发展三个方面探讨聚类算法的发展趋势和未来展望。

历史回顾聚类算法的历史可以追溯到上世纪的统计学领域。

最早的聚类算法是基于随机抽样和统计分布的算法。

20世纪60年代，K-means算法被提出，成为了最早的迭代聚类算法。

自此之后，聚类算法得到了快速发展，涌现出了K-medoids、DBSCAN、层次聚类等多种经典算法。

这些算法在数据挖掘、模式识别、生物信息学等领域都得到了广泛应用。

当前研究现状当前，聚类算法的研究正处在一个百花齐放的阶段。

除了经典的聚类算法外，一些新的聚类算法也在不断涌现。

比如，基于密度的聚类算法（Density-based Clustering）和谱聚类算法（Spectral Clustering）等，这些算法在处理高维数据、噪声数据和非凸形状数据时表现出了很好的效果。

此外，深度学习技术的兴起也为聚类算法的发展带来了新的动力，深度聚类算法（Deep Clustering）成为了当前研究的热点之一。

未来展望从当前的研究现状来看，聚类算法的未来发展有以下几个趋势和展望：首先，基于深度学习的聚类算法将会成为未来的主流。

深度学习技术具有强大的特征学习能力，可以提取数据中的高阶特征，对非线性、高维度数据具有很好的表征能力。

因此，基于深度学习的聚类算法将会成为未来的发展方向，这将有助于解决传统聚类算法在处理高维数据和复杂数据上的局限性。

其次，非监督学习和半监督学习在聚类算法中的应用将会得到进一步拓展。

目前，大部分聚类算法都是基于无监督学习的，而随着数据量的不断增大和标注数据的不断增加，非监督学习和半监督学习将会在聚类算法中得到更广泛的应用。

这将有助于提高聚类算法的准确度和鲁棒性。