分类算法小结
分类算法小结
分类算法小结
学号：12013120116 李余芳
分类是数据挖掘中比较重要的一类，它的算法也有很多。在此，我将一些常用的算法做一个简单的小结。
一、决策树
决策树技术是用于分类和预测的主要技术，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。它着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理除决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同属性判断从该节点向下的分支，然后进行剪枝，最后在决策树的叶节点得到结论。所以从根到叶节点就对应着一条合取规则，整棵树就对应着一组析取表达式规则。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。。
优点：
1、易于理解和解释?人们在通过解释后有能力去理解决策树所表达的意义。
2、能够同时处理数据型和常规型属性。其他技术往往要求数据属性的单一。
3、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。
4、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
5、可以对有许多属性的数据集构造决策树。
&决策树可很好地扩展到大型数据库中，它的大小独立于数据库的大小。
缺点：
1、对于各类别样本数量不一致的数据，在决策树中，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
2、决策树处理缺失数据时的困难。
3、过度拟合问题的出现。
4、忽略数据集中属性之间的相关性。
应用
1、决策树是用二叉树形图来表示处理逻辑的一种工具。可以直观、清晰地表达加工的逻辑要求。特别适合于判断因素比较少、逻辑组合关系不复杂的情况。
产品集成方案
目录 1产品集成计划 ............................................... 目的 .......................................................... 适用范围 ...................................................... 参考文件 ...................................................... 职责 .......................................................... 集成环境说明 .................................................. 产品集成进度 .................................................. 产品集成顺序 .................................................. 产品集成备选顺序 .............................................. 产品集成规程 .................................................. 2产品集成方案 ............................................... 2.1 ................................................................................................. 集成策略 ......................................................................................................... 资源.22 2.2.1 ................................................. 集成测试过程角色职责映射表
目标跟踪算法的分类
目标跟踪算法的分类
主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一．运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测 （一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定
个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。 光流法 光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。 二．目标跟踪 运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特
产品集成方案模板
目录
1.目的 编写此文件的目的。 2.适用范围 指明本文件的预期应用范围。 3.参考文件 4.职责 [在具体的产品集成计划中应给出明确的人员名单及相应的角色、职责映射。开发经理、部门经理、开发工程师、配置工程师可相应承担这样的角色。]
5.集成环境说明 [ 描述集成的硬件设备环境、网络通信环境、集成支持平台环境、集成支持工具等。 ] 说明集成环境配置以及维护的注意事项。如果为硬件集成，则需说明环境方面所应采取的安全措施，例如对静电场和磁场的考虑。 6.产品集成进度 [ 集成时间表与集成策略相对应，明确在集成阶段里什么时间由集成单元负责人集成其负责的集成单元。集成过程时间表应依从项目计划中给出的集成时间表。]
说明产品集成的时间进度，及工作安排。 7.产品集成顺序 说明产品集成顺序，可使用Visio绘制。在中英文混排时，英文部分一定要用英文输入，不能采用中文输入的英文字母。流程图用Visio 绘制完成后，在WORD中采用选择性粘贴“增强型图元文件Picture （Enhanced Metafile）”的形式粘贴到Word文件中。 8.产品集成备选顺序 说明产品备选集成顺序和备选的组件，以及采用备选集成顺序的条件。
集成策略 [不论是采用结构化或面向对象方法设计实现的系统，它们的集成一般是一个递增的过程，集成策略中的主要内容是集成单元的集成顺序和接口定义。 接口定义是描述集成单元应遵守的共同约定，例如采用构件构造系统，集成单元应遵循构件系统规范（COM/DCOM/CORBAR/OMS等）。 集成顺序是集成单元的先后顺序，如哪些部分采用自顶向下集成，哪些部分测试自底向上集成，这取决于需求定义、系统体系结构等因素。 集成测试是把经过单元测试的模块放在一起形成一个功能模块或子系统来测试。着重测试模块的接口以及集成后的功能。] 9.产品集成规程 说明产品集成时注意事项。如果为硬件集成，则需说明集成方面所应采取的安全措施，例如对静电场和磁场的考虑。组织的集成步骤、及判别一个组件是否集成成功的标准。 交付的工作产品
JAVA中常用的集合类型
JAVA常用的高级数据类型——集合类型 一、JAVA语言中的集合类型主要有三种形式：Set（集）、List（列表）、Map（映射），每种类型的集合都包括三部分：接口、实现和算法。 a)集合接口实现集合的操作和集合的具体功能实现细节的相互分离—— Set接口、List接口、Map接口 b)集合的具体功能实现类实质上是各种可重用的数据结构的具体表示 List接口的实现类有ArrayList、LinkedList、Stack和Vector等 集合类，Vector 类提供了实现可增长数组的功能，随着更多元素加 入其中，数组变的更大。在删除一些元素之后，数组变小。 Set接口的实现类有HashSet、LinkedHashSet和TreeSet等集合类 Map接口的实现类有HashMap、Hashtable、LinkedHashMap、Properties和TreeMap等集合类。 c)集合的算法指可以对实现集合接口的各个集合的功能实现类提供如排 序、查找、交换和置换等方面的功能实现。 二、List接口 1.List接口代表有序的集合，可以对List接口代表的有序集合中每个元素 的插入位置进行精确地控制，并利用元素的整数索引（代表元素在集合中的位置）访问元素中的各个成员，List接口代表的集合是允许出现重复元素的。 2.List接口主要成员方法： 1）void add（int index,E element）在列表指定位置插入指定元素 2）E get(int index) 返回结合中指定位置的元素 3）E remove(int index) 移除集合中指定位置的元素 4）E set(int index,E elment) 用指定元素替换集合中指定位置的元素 5）boolean add(E o) 向列表的尾部追加指定的元素 6）boolean contains(Object o) 如果列表包含指定的元素，则返回true。 7）boolean isEmpty() 如果列表不包含元素，则返回 true。 8）int size() 返回列表中的元素数 9）Iterator iterator()返回以正确顺序在列表的元素上进行迭代的迭代器。 3.List的实现类 List在数据结构中分别表现为数组（ArrayList）、向量（Vector）、链表（LinkedList）、堆栈（Stack）和队列等形式。 Vector集合和ArrayList集合都是采用数组形式来保存对象，区别在于ArrayList集合本身不具有线程同步的特性，不能用在多线程的环境下，可以使用ArrayList集合能够节省由于同步而产生的系统性能的开销。而Vector集合实现了对线程同步的支持，因此在多线程并发访问的应用环境下，该集合本身能够保证自身具有线程安全性。在多线程的并发访问中，可以将Vector集合的对象实例设计为类中的成员属性，而应该将ArrayList 集合的对象实例设计为局部对象。 public class UserInfo{ List oneVector=new Vector(); public void execute(){
解读差异——分类算法与聚类算法_光环大数据培训
https://www.360docs.net/doc/a12749280.html, 解读差异——分类算法与聚类算法_光环大数据培训 光环大数据培训机构了解到，学习数据挖掘的朋友，对分类算法和聚类算法都很熟悉。无论是分类算法还是聚类算法，都有许多具体的算法来实现具体的数据分析需求。很多时候，我们难以判断选择分类或者聚类的场合是什么。我们最直观的概念是，分类和聚类都是把某个被分析的对象划分到某个类里面，所以觉得这两种方法实际上是差不多一回事。然而当我们学习了许多具体算法之后再回来看，分类和聚类所实现的数据分析功能实际上是大相径庭的，他们之间不仅仅有算法上的具体差异，更重要的是，甚至他们的应用领域和所解决的具体问题都不一样。 1. 类别是否预先定义是最直观区别 算法书上往往这样解释二者的区别：分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是预定义的。所以，对象所属类别是否为事先，是二者的最基本区别。而这个区别，仅仅是从算法实现流程来看的。 2. 二者解决的具体问题不一样 分类算法的基本功能是做预测。我们已知某个实体的具体特征，然后想判断这个实体具体属于哪一类，或者根据一些已知条件来估计感兴趣的参数。比如：我们已知某个人存款金额是10000元，这个人没有结婚，并且有一辆车，没有固定住房，然后我们估计判断这个人是否会涉嫌信用欺诈问题。这就是最典型的分类问题，预测的结果为离散值，当预测结果为连续值时，分类算法可以退化为计量经济学中常见的回归模型。分类算法的根本目标是发现新的模式、新的知识，与数据挖掘数据分析的根本目标是一致的。 聚类算法的功能是降维。假如待分析的对象很多，我们需要归归类，划划简，从而提高数据分析的效率，这就用到了聚类的算法。很多智能的搜索引擎，会将返回的结果，根据文本的相似程度进行聚类，相似的结果聚在一起，用户就很容
数据挖掘分类算法比较
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
iSIGHT中优化算法分类
iSIGHT中优化方法种类 iSIGHT里面的优化方法大致可分为三类： 1 数值优化方法 数值优化方法通常假设设计空间是单峰值的，凸性的，连续的。iSIGHT中有以下几种： （1）外点罚函数法（EP）： 外点罚函数法被广泛应用于约束优化问题。此方法非常很可靠，通常能够在有最小值的情况下，相对容易地找到真正的目标值。外点罚函数法可以通过使罚函数的值达到无穷值，把设计变量从不可行域拉回到可行域里，从而达到目标值。 （2）广义简约梯度法（LSGRG2）： 通常用广义简约梯度算法来解决非线性约束问题。此算法同其他有效约束优化一样，可以在某方向微小位移下保持约束的有效性。 （3）广义虎克定律直接搜索法： 此方法适用于在初始设计点周围的设计空间进行局部寻优。它不要求目标函数的连续性。因为算法不必求导，函数不需要是可微的。另外，还提供收敛系数（rho），用来预计目标函数方程的数目，从而确保收敛性。 （4）可行方向法（CONMIN）： 可行方向法是一个直接数值优化方法，它可以直接在非线性的设计空间进行搜索。它可以在搜索空间的某个方向上不断寻求最优解。用数学方程描述如下： Design i = Design i-1 + A * Search Direction i方程中，i表示循环变量，A表示在某个空间搜索时决定的常数。它的优点就是在保持解的可行性下降低了目标函数值。这种方法可以快速地达到目标值并可以处理不等式约束。缺点是目前还不能解决包含等式约束的优化问题。 （5）混合整型优化法（MOST）： 混合整型优化法首先假定优化问题的设计变量是连续的，并用序列二次规划法得到一个初始的优化解。如果所有的设计变量是实型的，则优化过程停止。否则，如果一些设计变量为整型或是离散型，那么这个初始优化解不能满足这些限制条件，需要对每一个非实型参数寻找一个设计点，该点满足非实型参数的限制条件。这些限制条件被作为新的约束条件加入优化过程，重新优化产生一个新的优化解，迭代依次进行。在优化过程中，非实型变量为重点考虑的对象，直到所有的限制条件都得到满足，优化过程结束，得到最优解。 （6）序列线性规划法（SLP）：序列线性规划法利用一系列的子优化方法来解决约束优化问题。此方法非常好实现，适用于许多工程实例问题。 （7）序列二次规划法（DONLP）： 此方法对拉各朗日法的海森矩阵进行了微小的改动，进行变量的缩放，并且改善了armijo型步长算法。这种算法在设计空间中通过梯度投影法进行搜索。 （8）序列二次规划法（NLPQL）： 这种算法假设目标函数是连续可微的。基本思想是将目标函数以二阶拉氏方程展开，并把约束条件线性化，使得转化为一个二次规划问题。二阶方程通过quasi－Newton公式得到了改进，而且加入了直线搜索提高了算法的稳定性。 （9）逐次逼近法（SAM）： 逐次逼近法把非线性问题当做线性问题来处理。使用了稀疏矩阵法和单纯形法求解线性问题。如果某个变量被声明成整型，单纯形法通过重复大量的矩阵运算来达到预期的最优值。逐次逼近法是在M. Berkalaar和J.J. Dirks提出的二次线性算法。 2 探索优化方法 探索优化法避免了在局部出现最优解的情况。这种方法通常在整个设计空间中搜索全局最优值。iSIGHT中有以下两种： （1）多岛遗传算法（MIGA）： 在多岛遗传算法中，和其他的遗传算法一样每个设计点都有一个适应度值,这个值是建立在目标函
(完整word版)系统集成及分类
系统集成 科技名词定义 中文名称：系统集成 英文名称：system integration 定义：将不同的系统，根据应用需要，有机地组合成一个一体化的、功能更加强大的新型系统的过程和方法。 所属学科：测绘学（一级学科）；摄影测量与遥感学（二级学科） 本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布 系统集成是在系统工程科学方法的指导下，根据用户需求，优选各种技术和产品，将各个分离的子系统连接成为一个完整可靠经济和有效的整体，并使之能彼此协调工作，发挥整体效益，达到整体性能最优。 目录 概念 新兴的服务方式 从业人员素质要求 特点 系统集成商的发展 系统集成分类 概念 新兴的服务方式 从业人员素质要求 特点 系统集成商的发展 系统集成分类 展开
所谓系统集成（SI，System Integration），就是通过结构化的综合布线系统和计算机网络技术，将各个分离的设备(如个人电脑)、功能和信息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中，使资源达到充分共享，实现集中、高效、便利的管理。系统集成应采用功能集成、网络集成、软件界面集成等多种集成技术。系统集成实现的关键在于解决系统之间的互连和互操作性问题，它是一个多厂商、多协议和面向各种应用的体系结构。这需要解决各类设备、子系统间的接口、协议、系统平台、应用软件等与子系统、建筑环境、施工配合、组织管理和人员配备相关的一切面向集成的问题。 新兴的服务方式 系统集成作为一种新兴的服务方式，是近年来国际信息服务业中发展势头最猛的一个行业。系统集成的本质就是最优化的综合统筹设计，一个大型的综合计算机网络系统，系统集成包括计算机软件、硬件、操作系统技术、数据库技术、网络通讯技术等的集成，以及不同厂家产品选型，搭配的集成，系统集成所要达到的目标-整体性能最优，即所有部件和成分合在一起后不但能工作，而且全系统是低成本的、高效率的、性能匀称的、可扩充性和可维护的系统，为了达到此目标，系统集成商的优劣是至关重要的。 从业人员素质要求 这就对系统集成技术人员提出了很高的要求：不仅要精通各个厂商的产品和技术，能够提出系统模式和技术解决方案。更要对用户的业务模式、组织结构等有较好的理解。同时还要能够用现代工程学和项目管理的方式，对信息系统各个流程进行统一的进程和质量控制，并提供完善的服务。 特点 系统集成有以下几个显著特点： 1：系统集成要以满足用户的需求为根本出发点。 2：系统集成不是选择最好的产品的简单行为，而是要选择最适合用户的需求和投资规模的产品和技术。 3：系统集成不是简单的设备供货，它体现更多的是设计、调试与开发的技术和能力。 4：系统集成包含技术、管理和商务等方面，是一项综合性的系统工程。技术是系统集成工作的核心，管理和商务活动是系统集成项目成功实施的可靠保障。 5：性能性价比的高低是评价一个系统集成项目设计是否合理和实施是否成功的重要参考因素。
大数据常用的算法
大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天，
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值
最新C语言常用算法集合汇总
C语言常用算法集合
1.定积分近似计算： /*梯形法*/ double integral(double a,double b,long n) { long i;double s,h,x; h=(b-a)/n; s=h*(f(a)+f(b))/2; x=a; for(i=1;i if(n==1||n==2) *s=1; else{ fib(n-1,&f1); fib(n-2,&f2); *s=f1+f2; } } 3.素数的判断： /*方法一*/ for (t=1,i=2;i 分类算法小结 分类算法小结 学号：12013120116 李余芳 分类是数据挖掘中比较重要的一类，它的算法也有很多。在此，我将一些常用的算法做一个简单的小结。 一、决策树 决策树技术是用于分类和预测的主要技术，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。它着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理除决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同属性判断从该节点向下的分支，然后进行剪枝，最后在决策树的叶节点得到结论。所以从根到叶节点就对应着一条合取规则，整棵树就对应着一组析取表达式规则。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。。 优点： 1、易于理解和解释.人们在通过解释后有能力去理解决策树所表达的意义。 2、能够同时处理数据型和常规型属性。其他技术往往要求数据属性的单一。 3、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 4、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 5、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 6、决策树可很好地扩展到大型数据库中，它的大小独立于数据库的大小。 缺点： 1、对于各类别样本数量不一致的数据，在决策树中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 应用 1、决策树是用二叉树形图来表示处理逻辑的一种工具。可以直观、清晰地表 达加工的逻辑要求。特别适合于判断因素比较少、逻辑组合关系不复杂的情况。 2、决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断。 3、决策树很擅长处理非数值型数据，这与神经网络只能处理数值型数据比起来，就免去了很多数据预处理工作等等。 二、K最近邻法(KNN） KNN法即K最近邻法，最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。因此，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题。另外，由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。 优点： 1、简单、有效。 2、K最近邻算法是一种非参数的分类技术，在基于统计的模式识别中非常有效，并对未知和非正态分布可取得较高的分类准确率。 3、在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关，可以较好地避免样本的不平衡问题。 4、该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。 缺点： 1、KNN算法是建立在VSM模型上的，其样本距离测度使用欧式距离。若各维权值相同，即认定各维对于分类的贡献度相同，显然这不符合实际情况。 2、KNN是懒散的分类算法，对于分类所需的计算均推迟至分类进行，故在其分 时间：2014春季学期班级：1208101 学号：1120810102 姓名：王云 集成电路分类及其特点 摘要：集成电路根据不同的功能用途分为模拟和数字两大类别，而具体功能更是数不胜数，其应用遍及人类生活的方方面面。集成电路根据内部的集成度分为大规模、中规模、小规模三类。其封装也有许多形式：“双列直插”和“单列直插”的最为常见。消费类电子产品中用软封装的IC，精密产品中用贴片封装的IC等。对于CMOS型IC，特别要注意防止静电击穿IC，最好也不要用未接地的电烙铁焊接。集成电路型号众多，随着技术的发展，又有更多的功能更强、集成度更高的集成电路涌现，为电子产品的生产制作带来了方便。 关键词：集成电路 分类 特点 发展趋势 关键技术 一、概述 集成电路（integrated circuit）是一种微型电子器件或部件。采用一定的工艺，把一个电路中所需的晶体管、二极管、电阻、电容和电感等元件及布线互连一起，制作在一小块或几小块半导体晶片或介质基片上，然后封装在一个管壳内，成为具有所需电路功能的微型结构；其中所有元件在结构上已组成一个整体，使电子元件向着微小型化、低功耗、智能化和和高可靠性方面迈进了一大步。它在电路中用字母“IC”表示。 集成电路发明者为杰克·基尔比--基于锗的集成电路 和罗伯特·诺伊思--基于硅的集成电路（当今半导体工业大多数应用的是基于硅的集成电路）。仅仅在其开发后半个世纪，集成电路变得无处不在，电脑，手机和其他数字电器成为现代社会结构不可缺少的一部分。这是因为，现代计算，交流，制造和交通系统，包括互联网，全都依赖于集成电路的存在。甚至很多学者认为有集成电路带来的数字革命是人类历史中最重要的事件。 二、分类及其特点 集成电路有很多种分类方法，常见的有以下几种： 1. 按使用功能分类 按使用功能主要分为模拟集成电路和数字集成电路两大类别。 （1）模拟集成电路。 模拟集成电路又称线性电路,用来产生、放大和处理各种模拟信号（指幅度随时间变化的信号。例如半导体收音机的音频信号、录放机的磁带信号等），其输入信号和输出信号成比例关系。主要有集成稳压器、运算放大器、功率放大器及专用集成电路等。其主要类型如下图1： 机器学习实战之分类算法 第一章机器学习概论 (4) 机器学习基本概念 (4) 机器学习的主要任务以及相应的算法 (4) 如何选择合适的算法？ (4) 机器学习应用的步骤 (5) 第二章 K近邻算法(KNN) (5) 工作原理 (5) 实现步骤 (6) K近邻算法的优缺点 (6) 第三章决策树 (7) 基本思路 (7) 集合无序程度测量 (7) 应用场景 (7) 优缺点 (7) 第四章朴素贝叶斯分类 (8) 基本思路 (8) 基本假设 (8) 条件概率 (8) 词袋模型和词集模型 (9) 优缺点 (10) 标称型和数值型数据的区别 (10) 主要应用及步骤 (10) 第五章逻辑回归 (12) 基本思想 (12) 使用场景 (12) 优缺点 (12) Sigmoid函数 (13) 回归系数 (13) 梯度上升法 (14) 特征缺失处理 (14) 标签缺失处理 (14) 第六章支持向量机SVM (14) 基本思想 (14) SVM第一层理解 (15) 超平面的确定 (15) 函数间隔和几何间隔 (15) 最大间隔分类器 (16) SMO优化算法 (16) 核函数 (19) 应用场景 (19) 第七章 AdaBoost分类 (19) Bagging (20) Boosting (20) Adaboost (20) Adaboost的优点 (20) Adaboost实现步骤 (21) 第八章非均衡分类问题 (23) 分类性能指标 (23) 混淆矩阵 (23) ROC曲线 (24) 处理非均衡问题的数据抽样 (24) 第一章机器学习概论 机器学习基本概念 机器学习就是将无序的数据转化为有用的信息。一个实例有n个特征，由n列组成。机器学习最主要的任务就是分类，另一个就是回归，回归中比较典型的就是线性拟合。分类和回归都属于监督学习，因为这类算法必须知道要预测什么，即已知目标变量的分类信息。与监督学习对应的是无监督学习，此时数据没有类别信息，也不会给定目标值，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程叫做聚类。将描述数据统计值的过程称之为密度估计。分类首先要进行训练，训练样本集必须确定目标变量的值，以便发现特征与目标变量之间的关系。特征或者属性通常是训练样本集的列，他们是独立测量得到的结果，多个特征联系在一起共同组成一个训练样本。 机器学习的主要任务以及相应的算法 如何选择合适的算法？ 如果要预测目标变量的值： 运动目标跟踪就是在一段序列图像中的每幅图像中实时地找到所感兴趣的运动目标 (包括位置、速度及加速度等运动参数)。在运动目标跟踪问题的研究上，总体来说有两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一、运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。 静态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中不发生移动，只有被监视目标在摄像机视场内运动，这个过程只有目标相对于摄像机的运动；动态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中发生了移动 (如平动、旋转或多自由度运动)，被监视目标在摄像机视场内也发生了运动，这个过程就产生了目标与摄像机之间复杂的相对运动。 1、静态背景 背景差分法 背景差分法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如天气、光照、背景扰动及背景物移入移出等特别敏感，运动目标的阴影也会影响检测结果的准确性及跟踪的精确性。其基本思想就是首先获得一个背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断此像素属于运动目标，否则属于背景图像。背景模型的建立与更新、阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 帧间差分法 相邻帧间差分法是通过相邻两帧图像的差值计算，获得运动物体位置和形状等信息的运动目标检测方法。其对环境的适应性较强，特别是对于光照的变化适应性强，但由于运动目标上像素的纹理、灰度等信息比较相近，不能检测出完整 数字集成电路的分类 数字集成电路有多种分类方法，以下是几种常用的分类方法。 1.按结构工艺分 按结构工艺分类，数字集成电路可以分为厚膜集成电路、薄膜集成电路、混合集成电路、半导体集成电路四大类。图如下所示。 世界上生产最多、使用最多的为半导体集成电路。半导体数字集成电路（以下简称数字集成电路）主要分为TTL、CMOS、ECL三大类。 ECL、TTL为双极型集成电路，构成的基本元器件为双极型半导体器件，其主要特点是速度快、负载能力强，但功耗较大、集成度较低。双极型集成电路主要有TTL(Transistor-Transistor Logic)电路、ECL(Emitter Coupled Logic)电路和I２L(Integrated Injection Logic)电路等类型。其中TTL电路的性能价格比最佳，故应用最广泛。 ECL，即发射极耦合逻辑电路，也称电流开关型逻辑电路。它是利用运放原理通过晶体管射极耦合实现的门电路。在所有数字电路中，它工作速度最高，其平均延迟时间tpd可小至1ns。这种门电路输出阻抗低，负载能力强。它的主要缺点是抗干扰能力差，电路功耗大。 MOS电路为单极型集成电路，又称为MOS集成电路，它采用金属－氧化物半导体场效应管(Metal Oxide Semi-conductor Field Effect Transistor,缩写为MOSFET)制造，其主要特点是结构简单、制造方便、集成度高、功耗低，但速度较慢。MOS集成电路又分为PMOS(P-channel Metal Oxide Semiconductor，P沟道金属氧化物半导体)、NMOS(N-channel Metal Oxide Semiconductor，N沟道金属氧化物半导体)和CMOS(Complement Metal Oxide Semiconductor，复合互补金属氧化物半导体)等类型。 MOS电路中应用最广泛的为CMOS电路，CMOS数字电路中，应用最广泛的为4000、4500系列，它不但适用于通用逻辑电路的设计，而且综合性能也很好，它与TTL电路一起成为数字集成电路中两大主流产品。CMOS数字集成电路电路主要分为4000（4500系列）系列、54HC/74HC系列、54HCT/74HCT系列等，实际上这三大系列之间的引脚功能、排列顺序是相同的，只是某些参数不同而已。例如，74HC4017与CD4017为功能相同、引脚排列相同的电路，前者的工作速度高，工作电源电压低。4000系列中目前最常用的是B 系列，它采用了硅栅工艺和双缓冲输出结构。 Bi-CMOS是双极型CMOS（Bipolar-CMOS）电路的简称，这种门电路的特点是逻辑部分采用CMOS结构，输出级采用双极型三极管，因此兼有CMOS电路的低功耗和双极型电路输出阻抗低的优点。 （1）TTL类型 这类集成电路是以双极型晶体管（即通常所说的晶体管）为开关元件，输入级采用多发射极晶体管形式，开关放大电路也都是由晶体管构成，所以称为晶体管-晶体管-逻辑，即Transistor-Transistor-Logic，缩写为TTL。TTL电路在速度和功耗方面，都处于现代数字集成电路的中等水平。它的品种丰富、互换性强，一般均以74（民用）或54（军用）为型号前缀。 ①74LS系列（简称LS，LSTTL等）。这是现代TTL类型的主要应用产品系列，也是逻辑集成电路的重要产品之一。其主要特点是功耗低、品种多、价格便宜。 ②74S系列（简称S，STTL等）。这是TTL的高速型，也是目前应用较多的产品之一。 目录 大数据经典算法 (2) 一、C4.5 (2) 二、K-Means算法 (2) 三、支持向量机 (2) 四、The Apriori algorithm (2) 五、最大期望(EM)算法 (2) 六、PageRank (3) 七、AdaBoost (3) 八、kNN: k-nearest neighbor classification (3) 九、Naive Bayes (3) 十、CART: 分类与回归树 (3) 十一、mahout算法集 (4) 大数据经典算法 一、C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法， 二、K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割(k < n)。它与处理混合正态分布的最大期望算法(本十大算法第五条)很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 三、支持向量机 支持向量机，它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。 五、最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 常用数据分析方法有那些 文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/2813:35:06发布者：常用数据分析（关注：554） 标签： 本文包括： 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling)。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。分类算法小结
集成电路分类及其特点
机器学习实战之分类算法
目标跟踪算法的分类
数字集成电路的分类
大数据常用算法清单
常用数据分析方法分类介绍(注明来源)