机器学习_US Census Data (1990) Data Set(美国人口普查数据(1990)数据集)
US Census Data (1990) Data Set(美国人口普查数据
(1990)数据集)
数据摘要：
The US Census1990raw data set contains a one percent sample of the Public Use Microdata Samples (PUMS) person records drawn from the full 1990 census sample.
中文关键词：
多变量,聚类,UCI,人口普查,美国,
英文关键词：
Multivariate,Clustering,UCI,Census,US,
数据格式：
TEXT
数据用途：
This data set is used for clustering
数据详细介绍：
US Census Data (1990) Data Set
Abstract: The USCensus1990raw data set contains a one percent sample of the Public Use Microdata Samples (PUMS) person records drawn from the full 1990 census sample.
Source:
The USCensus1990raw data set was obtained from the (U.S. Department of Commerce) Census Bureau website using the Data Extraction System. This system can be found at https://www.wendangku.net/doc/157416224.html,/DES/www/des.html.
Donors:
Chris Meek, Microsoft, meek '@' https://www.wendangku.net/doc/157416224.html,
Bo Thiesson, Microsoft, thiesson '@' https://www.wendangku.net/doc/157416224.html,
David Heckerman, Microsoft, heckerma '@' https://www.wendangku.net/doc/157416224.html,
Data Set Information:
The data was collected as part of the 1990 census.
There are 68 categorical attributes. This data set was derived from the USCensus1990raw data set. The attributes are listed in the file USCensus1990.attributes.txt (repeated below) and the coding for the values is described below. Many of the less useful attributes in the original data set have been dropped, the few continuous variables have been discretized and the few discrete variables that have a large number of possible values have been collapsed to have fewer possible values.
More specifically the USCensus1990 data set was obtained from the USCensus1990raw data set by the following sequence of operations;
- Randomization: The order of the cases in the original USCensus1990raw data set were randomly permuted.
- Selection of attributes: The 68 attributes included in the data set are given below. In the USCensus1990 data set we have added a single letter prefix to the original name. We add the letter 'i' to indicate that the original attribute values are used and 'd' to indicate that original
attribute values for each case have been mapped to new values (the precise mapping is described below).
Hierarchies of values are provided in the file USCensus1990raw.coding.htm and the mapping functions used to transform the USCensus1990raw to the USCensus1990 data sets are giving in the file USCensus1990.mapping.sql.
The data is contained in a file called USCensus1990.data.txt. The first row contains the list of attributes. The first attribute is a caseid and should be ignored during analysis. The data is comma delimited with one case per row.
Attribute Information:
--------------------------------------------------------------
Old Variable New Variable
--------------------------------------------------------------
Age dAge
Ancstry1 dAncstry1
Ancstry2 dAncstry2
Avail iAvail
Citizen iCitizen
Class iClass
Depart dDepart
Disabl1 iDisabl1
Disabl2 iDisabl2
English iEnglish
Feb55 iFeb55
Fertil iFertil
Hispanic dHispanic
Hour89 dHour89
Hours dHours
Immigr iImmigr
Income1 dIncome1
Income2 dIncome2
Income3 dIncome3
Income4 dIncome4
Income5 dIncome5
Income6 dIncome6
Income7 dIncome7
Income8 dIncome8
Industry dIndustry
Korean iKorean
Lang1 iLang1
Looking iLooking
Marital iMarital
May75880 iMay75880
Means iMeans
Military iMilitary
Mobility iMobility
Mobillim iMobillim
Occup dOccup
Othrserv iOthrserv
Perscare iPerscare
POB dPOB
Poverty dPoverty
Pwgt1 dPwgt1
Ragechld iRagechld
Rearning dRearning
Relat1 iRelat1
Relat2 iRelat2
Remplpar iRemplpar
Riders iRiders
Rlabor iRlabor
Rownchld iRownchld
Rpincome dRpincome
RPOB iRPOB
Rrelchld iRrelchld
Rspouse iRspouse
Rvetserv iRvetserv
School iSchool
Sept80 iSept80
Sex iSex
Subfam1 iSubfam1
Subfam2 iSubfam2
Tmpabsnt iTmpabsnt
Travtime dTravtime
Vietnam iVietnam
Week89 dWeek89
Work89 iWork89
Worklwk iWorklwk
WWII iWWII
Yearsch iYearsch
Yearwrk iYearwrk
Yrsserv dYrsserv
Mapping: In this step we map all of the old values for variables with prefix 'd' to new values. The mappings for the variables dAncstry1, dAncstry2, dHispanic, dIndustry, dOccup, dPOB
were designed to correspond to a natural coarsening of the original values based on the information in the file coding.htm. The remaining variables are continuous valued variables and the mapping for these variables was chosen to make variables that were fairly uniformly distributed across the states (quantiles). The precise mappings are specified in the file USCensus1990.mapping.sql. This file contains all of T-SQL procedures used to map the variables. These procedures can be used directly in SQLServer to map the original values or translated to some other language.
--------------------------------------------------------------
Variable Procedure
--------------------------------------------------------------
dAge discAge
dAncstry1 discAncstry1
dAncstry2 discAncstry2
dHispanic discHispanic
dHour89 discHour89
dHours discHours
dIncome1 discIncome1
dIncome2 discIncome2to8
dIncome3 discIncome2to8
dIncome4 discIncome2to8
dIncome5 discIncome2to8
dIncome6 discIncome2to8
dIncome7 discIncome2to8
dIncome8 discIncome2to8
dIndustry discIndustry
dOccup discOccup
dPOB discPOB
dPoverty discPoverty
dPwgt1 discPwgt1
dRearning discRearning
dRpincome discRpincome
dTravtime discTravtime
dWeek89 discWeek89
dYrsserv discYrsserv
Relevant Papers:
Meek, Thiesson, and Heckerman (2001), "The Learning Curve Method Applied to Clustering", to appear in The Journal of Machine Learning Research.
[Web Link]
数据预览：
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本着求真、求善、求美，最后才是求知这样一个原则来教书育人，必须把德育放在首位，培养学生正确的人生观和世界观。 只有知法，才能守法。通过学习，我更加坚定了自己的学习理念，要想成为新型的教师必须不断学习，从而充实自己，用最新的教育理念武装自己的大脑，用最先进的教育手段，用规范的教育行为给学生传授最新的知识和方法。 教师要不断更新充实自己的常识。博学多才对一位教师来说当然很重要。因为我们是直接面对学生的教育者，学生什么问题都会提出来，而且往往“打破沙锅问到底”。没有广博的知识，就不能很好地解学生之“惑”，传为人之“道”。但知识绝不是处于静止的状态，它在不断地丰富和发展，每时每刻都在日新月异地发展着量和质的变化。因而，我们这些为师者让自己的知识处于不断更新的状态，跟上时代发展趋势，不断理新教育观念，改革教学内容和方法，显得更为重要。否则，不去更新，不去充实，你那点知识就是桶死水，终会走向腐化。 通过学习，我深知作为一名教师必须具有高尚的道德品质，对学生要有慈母般的爱心，且不断更新，充实自己的知识;进一步增强了法律意识，今后在工作中一定要贯彻执行教育法规，做让人民满意的教师。 法律心得体会作文800字篇2 近段时间我一直在认
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《数据挖掘》试题与标准答案
一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 ２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。
小学生学法心得体会
我的学法心得体会 五（3）班刘骞 随着社会不断发展，各种思潮的涌现，一些不健康的东西也在渐渐地影响到了我们校园，我们小学生变坏真是太容易了，比如网吧、游戏厅等，你们可知道有多少人因此而荒废学业甚至走向犯罪的道路！年龄的特点决定了同学们的幼稚、不成熟，可能会做出一些不该做的事情，甚至因法律意识的淡薄而导致一些违法犯罪现象的发生。有的同学爱打架或盗取别人的钱财。小小的年纪，就沾上了许多恶习。走出校园，或早或晚，几乎都走上了犯罪的道路，受到了法律的制裁。他们最后走上这一步，并不是一步走成的，其实他们就是在我们这个阶段、我们这个年龄开始一步一步不听教育，渐渐变坏的。因此，这的确应该引起社会的高度重视。我们完全有必要学习有关的法律知识，来尽量减少甚至完全避免违法犯罪现象的发生。借此机会，我特别向大家提出几点建议： 一、不带通讯工具进入校园，不准沉迷于网络。要充分地认识现代通讯和互联网给我们生活带来的利弊，认识小学生热衷于交往和娱乐、沉湎于虚幻世界，给身心健康成长、给成就学业带来的不良影响。自觉不将通讯工具带进校园，纠正网络游戏、网上养宠、网上装备、网上交友等危害身心健康、消耗家长钱财和影响学习的行为。 二、不乱抛乱扔，不准损坏公物。洁净的环境、完好的设施，能体现一个集体的精神面貌，也反映集体中的个体的文明素养水平。洁净的环境不能仅依靠打扫，完好的设施不能仅依靠装备，而要靠同学们的爱护。 三、不“说谎、小偷小摸、义气用事”。在这些不起眼的不良行为逐渐滋生、发展的青少年犯罪中，消费观念和生活观念的变迁成为重要的诱因。一些学生一味在生活上互相攀比，比高档、用名牌，过度的高消费使他们产生不劳而获的寄生虫思想，得不到满足就去偷去抢，坠入违法犯罪的深渊。我们千万不要为了一时的享受、一时的痛快，而毁掉自己的一生。 四、不要因为“相互之间磕磕碰碰，就出现打架斗殴”只要我们心胸放得开阔一点，大事化小，小事化了，就能避免发生许多恶性事件，又何必逞一时之强，酿终身大错呢？而案件中因为讲义气出手帮忙的同学，同样受到了不同程度的处罚，他们的行为其实就是我刚才所说的“义气用事”，没有约束好自己的行为，导致发生如此后果。 总之，人，不可能自然而能变得优秀，是内力自我约束和外力强制作用所然。没有规矩，不成方圆；没有纪律，不成体统。同学们，法律是神圣不可侵犯的，祝愿我们同学都能学法、知法、懂法、守法、用法，做一个守法的小公民，从而平安、健康、茁壮地成长。
(完整word版)各种聚类算法介绍及对比
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchical methods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和divisive），也可以理解为自下而上法（bottom-up）和自上而下法（top-down）。自下而上法就是一开始每个个体（object）都是一个 类，然后根据linkage寻找同类，最后形成一个“类”。自上而下法就是反过来，一开始所有个体都属于一个“类”，然后根据linkage排除异己，最后每个个体都成为一个“类”。这两种路方法没有孰优孰劣之分，只是在实际应用的时候要根据数据特点以及你想要的“类”的个数，来考虑是自上而下更快还是自下而上更快。至于根据Linkage判断“类” 的方法就是最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法等等（其中类平均法往往被认为是最常用也最好用的方法，一方面因为其良好的单调性，另一方面因为其空间扩张/浓缩的程度适中）。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。 2）Hierarchical methods中比较新的算法有BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies利用层次方法的平衡迭代规约和聚类）主要是在数据量很大的时候使用，而且数据类型是numerical。首先利用树的结构对对象集进行划分，然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化；ROCK（A Hierarchical Clustering Algorithm for Categorical Attributes）主要用在categorical的数据类型上；Chameleon（A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling）里用到的linkage是kNN（k-nearest-neighbor）算法，并以此构建一个graph，Chameleon的聚类效果被认为非常强大，比BIRCH好用，但运算复杂度很高，O(n^2)。 2、层次聚类的流程 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程： (1) 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离； (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类； (3) 重新计算新类与所有类之间的距离； (4) 重复(2)、(3)，直到所有类最后合并成一类。
法律心得体会200字
法律心得体会200字 导语：社会主义法律权威的树立，既有赖于国家的努力，也有赖于公民个人的努力，接下来为大家介绍法律心得体会200字文章，仅供参考！ 法律心得体会200字这周，学校开展了以“安全法制教育”为主旨的演讲活动，学校专程聘请了安全法制教育的警官，为我们讲解，让我们学会了用法制武器保护自己。 作为一名中学生，知法，学法，懂法，用法是我们在社会上生存的保障，法律法制是社会和谐的一道警戒线，做为一名守法的好公民，当我们在做一件事时，必须理智的想清楚，是否触犯了法律。 我们必须懂得法律，才能运用它保护好我们自己，才能快乐的生活在阳光下，体验这生活的美好。 我们先要从小事做起，关怀身边的人，尊敬父母，在公共场合不大声喧哗，成为一个有功德的中学生。 让我们“与法同行”，真正唱响“我知法，我守法，我健康，我发展，我快乐!”的主旋律。 法律心得体会200字在学习法律基础的过程中，我有一点体会，就是必须要自觉维护社会主义法律权威。 社会主义法律权威的树立，既有赖于国家的努力，也有赖于公民个人的努力。从国家角度来说，应当采取各种有效
措施消除损害社会主义法律树干的因素。例如，要进一步提高立法质量，保证法律的科学性，合理性;改善法律实施的状况，保证有法必依，执法必严，违法必究;深入开展法律宣传教育，增强全社会的法律意识。从个人的角度来说，应当透过各种方式努力维护社会主义法律权威.觉得至少应做到以下三个方面： 努力树立法律信仰。一个人只有从内心深处真正认同、信任和信仰法律，才会自觉维护法律的权威。应当透过认真学习法律知识，深入理解法律在现代社会中的重要作用，深刻把握我国社会主义法律的精神，从而树立起对我国社会主义法律的信仰。 用心宣传法律知识。在自我学习和掌握法律知识的同时，还要向其他人宣传法律知识。个性是要宣传社会主义法律观念，帮忙人们彻底根除“权大于法”，“要人治不要法治”等封建残余思想，宣传我国社会主义法律的优越性，使人们了解和认同我国社会主义法律，从而推动全社会构成尊重和维护社会主义法律权威的良好风尚。 敢于同违法犯罪行为作斗争。违法犯罪行为既是对社会秩序的破坏，也是对法律权威的蔑视。不仅仅要有守法意识，自觉遵守国家法律，而且要敢于和善于同违法犯罪行为作斗争，自觉维护法律权威.同违法犯罪行为斗争的方式是多种多样的，既包括事前采取有效措施预防违法犯罪行为的发生，
各种聚类算法的比较
各种聚类算法的比较 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地小；不同类对象之间的相似度尽可能地大。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自数据挖掘中的聚类分析研究综述这篇论文。 1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2最具代表性算法 1）CURE算法 特点：固定数目有代表性的点共同代表类 优点：识别形状复杂，大小不一的聚类，过滤孤立点 2）ROCK算法 特点：对CURE算法的改进 优点：同上，并适用于类别属性的数据 3）CHAMELEON算法 特点：利用了动态建模技术 1.2分解聚类 1.3优缺点 优点：适用于任意形状和任意属性的数据集；灵活控制不同层次的聚类粒度，强聚类能力 缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理 2、分割聚类算法 2.1基于密度的聚类 2.1.1特点 将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类
1）DBSCAN：不断生长足够高密度的区域 2）DENCLUE：根据数据点在属性空间中的密度进行聚类，密度和网格与处理的结合 3）OPTICS、DBCLASD、CURD：均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进 2.2基于网格的聚类 2.2.1特点 利用属性空间的多维网格数据结构，将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构； 1）优点：处理时间与数据对象的数目无关，与数据的输入顺序无关，可以处理任意类型的数据 2）缺点：处理时间与每维空间所划分的单元数相关，一定程度上降低了聚类的质量和准确性 2.2.2典型算法 1）STING：基于网格多分辨率，将空间划分为方形单元，对应不同分辨率2）STING+：改进STING，用于处理动态进化的空间数据 3）ＣＬＩＱＵＥ：结合网格和密度聚类的思想，能处理大规模高维度数据4）WaveCluster：以信号处理思想为基础 2.3基于图论的聚类 2.3.1特点 转换为组合优化问题，并利用图论和相关启发式算法来解决，构造数据集的最小生成数，再逐步删除最长边 1）优点：不需要进行相似度的计算 2.3.2两个主要的应用形式 1）基于超图的划分 2）基于光谱的图划分 2.4基于平方误差的迭代重分配聚类 2.4.1思想 逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解
法律学习心得体会作文
法律学习心得体会作文| 法律经济学是20 世纪后半个世纪法学界最重要的发展。以下小编为你带来法律学习心得体会作文，希望对你有所帮助!法律学习心得体会作文篇1 通过前段时间学校组织的法制学习和我在网上阅读了《义务教育法》《教育法》《预防未成年人犯罪法》《刑法》等的有关规定，使我对这些法律法规有了新的认识。 首先是《义务教育法》。《义务教育法》从学生、学校、教师、教育教学此文转自斐斐课件园等几大方面阐述了《义务教育法》的主要内容，每一方面与我们教师息息相关，在今后教学中教师有法可依,促使教师有高度的事业心，提高业务水平，坚持“一切为了学生,为了学生的一切”树立正确的人生观，重视学生的身心健康。
提高师德修养，是时代向我们提出的要求，也是《义务教育法》 赋予我们的义务，在实施素质教育的今天，我们作为教师必须转变观 念，树立教育新风。通过学习《义务教育法》，有了深刻的体会。 教育的基本原理告诉我们，教育必须有明确的指向性和目的性，主要解决人的发展问题，唤起学生精神世界能动、自主的能力，培养学生成为社会所需的人才。《义务教育法》要求我们教师应当热爱社会主义教育事业，努力提高自己的思想、文化、业务水平，爱护学生，忠于职守。教师必须忠诚于人民的教育事业。明白了自己的职责所在，也深感肩上担子的沉重。身为一名幼教工作者，必须要做到全身心去爱自己的孩子。喜欢孩子，爱护孩子，服务于孩子，同时也是一名教育工作者的天职。师魂即师爱。但在实际工作中做到这一点，却是不易。不管如何，教师要对每位孩子的发展负责，尊重他们的人格，在求知的
过程中，帮助他们学会做人，学会学习，学会共事。培养他们正确的人生观、世界观和价值观，这样才可称得上不辱使命。 其次是学习《教育法》。通过学习《中华人民共和国义务教育法》，我有了一些体会。学习《教育法》、按照《中小学教师职业道德规范》严格要求自己，奉公守法，遵守社会公德。忠诚人民的教育事业，为人师表。在教育教学过程中，不断丰富自身学识，努力提高自身能力，重视对每个学生的全面素质和良好个性的培养，不用学习成绩作为唯一标准来衡量学生，与每一个学生建立平等、和谐、融洽、相互尊重的关系，关心每一个学生。 第三是学习《预防未成年人犯罪法》，关于学习此法，我总结了一下几点体会： 一、区分层次，继续上好法制课。 要做到有计划、有课时、有教师、有教材，并密切联系学生思想实际，使
数据挖掘实验报告-聚类分析
数据挖掘实验报告（三） 聚类分析 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1、掌握k-means 聚类方法； 2、通过自行编程，对三维空间内的点用k-means 方法聚类。 二、实验设备 PC 一台，dev-c++5.11 三、实验内容 1.问题描述： 立体空间三维点的聚类. 说明：数据放在数据文件中(不得放在程序中)，第一行是数据的个数，以后各行是各个点的x,y,z 坐标。 2.设计要求 读取文本文件数据，并用K-means 方法输出聚类中心 3. 需求分析 k-means 算法接受输入量k ；然后将n 个数据对象划分为 k 个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下： 2 1∑∑=∈-=k i i i E C p m p (1) 其中E 为数据库中所有对象的均方差之和，p 为代表对象的空间中的一个点，m i 为聚类C i 的均值(p 和m i 均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k 个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 四、实验步骤 Step 1.读取数据组，从N 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； Step 2.循环Step 3到Step 4直到每个聚类不再发生变化为止； Step 3.根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 4.重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）。 代码 #include
学习刑法的心得体会3篇
学习刑法的心得体会 3 篇 篇一：学习《中华人民共和国刑法》心得体会 学习《中华人民共和国刑法》心得体会 9 月份，在河南省医学会增强法制建设读书学习活动中，我积极、主动的对《中华人民共和国刑法》进 行了系统学习，通过学习，是我对刑法的内容有了一定的认识，同时也是我觉得要不断加强对法律知识的 学习，提高法律意识，提升法律修养，不仅要做一名懂法的公民，而且要做一名知法、懂法、遵法的员工， 作为医疗事故鉴定及法医临床司法鉴定工作中的一员，更应该学法、用法。通过学习使我产生了很多想法， 下面我将小谈一下对本次学习的一些心得体会。 一、 关于《中华人民共和国刑法》的一些基本内容。 中华人民共和国刑法是规定犯罪和刑罚及其罪 刑关系的法律。刑法作为一个独立的部门法律，具有以下特征：公法、刑事法、强行法的特征。除此之外， 刑罚还是同一切犯罪行为作斗争，以保卫国家安全，保卫人民民主专政的政权和社会主义制度，保护国有 财产和劳动群众集体所有的财产，保护公民私人所有的财产，保护公民的人生权利、民主权利和其他权利， 维护社会秩序、经济秩序，保障社会主义建设事业的顺利进行法。具体说，有四个方面，即：保卫国家安 全，保卫人民民主专政的政权和社会主义制度法；保卫社会主义的经济基础法；保护公民的人身权利、民 主权利和其他权利法；维护社会秩序法。 所以，我们对刑法要有一定的认识，只有这样，才能在这 个法制的社会中立于不败之地，维护自身权利，同时也保护他人权利。 二、我应该如何 1.学会自律、自护。学法律，就要首先做到知其文、晓其意。依照《中华人民共和国刑法》的规定构 成犯罪的，依法追究刑事责任；尚不构成刑事处罚的，由公安机关依据治安管理处罚条例给予处罚。学习 法律还要懂得知其不能而约己，换句话说就是要知法守法。 学了法，还要学会用法，学会用法律条文的规定来保护自己，当自己的合法权益遭受侵害时，应当拿 起法律这把武器，来维护自身的合法权益免遭侵害，给予相应的惩罚。 2.做好法律的宣传者。作为一名跟法律密切相关的医疗工作者，在做好自己本职工作的同时，更应该 学好法律知识。不单单如此，还要做一个宣传法律普法的一分子，在工作的同时，带动身边更多的人去学 习国家法律，让身边更多的人知法懂法，做有法律素养的良好公民，增强法制观念，提高明辨是非的能力， 依法自我保护的能力和抵御社会不良影响、预防违法犯罪的能力。 那我们将生活在一个安全、和谐的环境 中，使我们的身心更加健康。 篇二：学习刑法的心得体会 学习刑法的心得体会 经过对刑法分则近两个月的学习，我了解到、体会到更多刑法的乐趣，揣摩到更多属于刑法的真谛。 上学期通过学习刑法总则，开始接触到什么是规定犯罪、刑事责任和刑罚的法律，知道那是统治阶级为了 维护自身利益而设置的对抗犯罪分子的法律，分清了违法与犯罪的根本性区别等。犯罪是指违反刑事法律 并且应当受到刑罚处罚的行为。对犯罪的定义体现了罪刑法定的思想，犯什么法、量什么刑，都要依据法 律刑法的规定。刑事责任，基于我的简单理解就是犯罪人应负担的法律责任，负责任就有承担惩罚的义务。
聚类算法比较
聚类算法: 1. 划分法：K-MEANS算法、K-M EDOIDS算法、CLARANS算法； 1）K-means 算法： 基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 K-Means聚类算法主要分为三个步骤： (1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心 (2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到离该点最近的聚类中去 (3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 反复执行(2)、(3)，直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求为止 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2： (a)未聚类的初始点集 (b)随机选取两个点作为聚类中心 (c)计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去 (d)计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 (e)重复(c),计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去 (f)重复(d),计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 优点： 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。 缺点： 1. 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。 2. 在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
法律学习心得体会作文
法律学习心得体会作文 法律经济学是20 世纪后半个世纪法学界最重要的发展。以下学习啦小编为你带来法律学习心得体会作文，希望对你有所帮助! 法律学习心得体会作文篇1 通过前段时间学校组织的法制学习和我在网上阅读了《义务教育法》《教育法》《预防未成年人犯罪法》《刑法》等的有关规定，使我对这些法律法规有了新的认识。 首先是《义务教育法》。《义务教育法》从学生、学校、教师、教育教学此文转自斐斐课件园等几大方面阐述了《义务教育法》的主要内容，每一方面与我们教师息息相关，在今后教学中教师有法可依,促使教师有高度的事业心，提高业务水平，坚持“一切为了学生,为了学生的一切”树立正确的人生观，重视学生的身心健康。 提高师德修养，是时代向我们提出的要求，也是《义务教育法》 赋予我们的义务，在实施素质教育的今天，我们作为教师必须转变观 念，树立教育新风。通过学习《义务教育法》，有了深刻的体会。 教育的基本原理告诉我们，教育必须有明确的指向性和目的性，主要解决人的发展问题，唤起学生精神世界能动、
自主的能力，培养学生成为社会所需的人才。《义务教育法》要求我们教师应当热爱社会主义教育事业，努力提高自己的思想、文化、业务水平，爱护学生，忠于职守。教师必须忠诚于人民的教育事业。明白了自己的职责所在，也深感肩上担子的沉重。身为一名幼教工作者，必须要做到全身心去爱自己的孩子。喜欢孩子，爱护孩子，服务于孩子，同时也是一名教育工作者的天职。师魂即师爱。但在实际工作中做到这一点，却是不易。不管如何，教师要对每位孩子的发展负责，尊重他们的人格，在求知的过程中，帮助他们学会做人，学会学习，学会共事。培养他们正确的人生观、世界观和价值观，这样才可称得上不辱使命。 其次是学习《教育法》。通过学习《中华人民共和国义务教育法》，我有了一些体会。学习《教育法》、按照《中小学教师职业道德规范》严格要求自己，奉公守法，遵守社会公德。忠诚人民的教育事业，为人师表。在教育教学过程中，不断丰富自身学识，努力提高自身能力，重视对每个学生的全面素质和良好个性的培养，不用学习成绩作为唯一标准来衡量学生，与每一个学生建立平等、和谐、融洽、相互尊重的关系，关心每一个学生。 第三是学习《预防未成年人犯罪法》，关于学习此法，我总结了一下几点体会： 一、区分层次，继续上好法制课。
聚类分析方法
第一章Microarray 介绍 1.1 生物信息处理 基于对生物体“硬件”和“软件”的认识 ,提出暂时地撇开生物的物理属性 ,着重研究其信息属性 ,从而进入到生物信息处理 (关于生命硬件的信息和软件的信息 ,即生理信息和生命信息 )的一个分支 ,生物信息学。于是 ,为揭开生命之秘、揭示与生命现象相关的复杂系统的运作机制打开一条新的途径。 什么是生物信息处理 生物信息处理的英文是Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ。 1994年初 ,诺贝尔医学奖获得者美国教授Ｍ·罗德贝尔发表一篇评论 ,题为《生物信息处理 :评估环境卫生的新方法》。他认为生物信息处理是在基因数据库基础上 ,计算机驱动的能快速获得表达基因部分序列的方法。通过ＭＥＤＬＩＮＥ数据库 ,可以查阅到很多与生物信息处理 (Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ)有关的记录，其中ＪＦＡｉｔｏｎ认为生物信息处理是基于计算机的数据库和信息服务;ＲＰＭｕｒｒａｙ认为生物信息处理包括两方面：第一是大量现存数据的自动化处理 ,第二是新的信息资源的生成；ＤＢｅｎｔｏｎ在题为《生物信息处理———一个新的多学科工具的原理和潜力》的文章中说 ,生物信息处理的材料是生物学数据 ,其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。近年来 ,生物学数据在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求。
法律心得体会600字
法律心得体会600字 【篇一：法律体会(600字)作文】 精选作文:法律体会(600字)作文作为社会的传播领域，新闻总是浮 在风口浪尖上，它是社会的窗口，每天都为人们提供鲜活的风景， 因此总是备受社会关注。我们国家很 早就开始了关于法律的宣传，比如中央电视台的法治在线、今日说 法等栏目，让我们更能接 近并且了解怎样运用法律武器保护自己。可是仅仅这样是远远不够的。我们是未来国家的建 设者和社会主义的接班人，我们的法制观念和法律素质的程度，将 直接关系到新的历史时期， 我们中华民族依法治国、建设社会主义法治国家的进程。因此，学 习法律基础，提高法律素 质，是社会主义法治国家的必然要求，也是社会发展的必然产物。 我国社会主义法律体 系逐步健全，与新闻出版活动密切相关的法律、法规、司法解释、 行政规章的数量日益增多。 事实上，我们很难找到一种有效的机制来获得社会感受，很难对其 可信性举证。这就决定着 当我们在使用社会感受这个概念时，似乎主要是在表达一种推测或 者愿望，而非一种确定的 判断。我们当中的绝大多数，虽然未当过法官，没做过律师，不是执法人员，不从事法 学研究，也未曾去法院打过官司，没有亲密接触法律的经历，但是，我们仍然能够清晰地感 受到法制的存在。我学习到了民法、诉讼法等与自身生活相贴近的法律知识，使我更加 识法、懂法，相信在将来，这些认识也能够带给我实实在在的意义！我们一直提倡建设法治 社会，贯彻国家宗旨，我们也应该提高法律常识，为祖国建设法治 社会作贡献。做一个懂法， 守法，用法的好学生，好公民。初一:水晶贝露 篇一：法制教育心得体会作文 法制教育心得体会作文
本周星期一上午，同 学们在市政府的安排下，聆听了市政府和各个学校校长的“送法进校园”法制宣传讲座。时 间虽只有短短的两个小时，但我的感想却颇多。 在我们身边，一些同 学老是犯错误，法律纪律观念淡薄，屡教不改。认为：只要自己不 去杀人放火就行了，犯点 小错误又有什么大不了的呢?俗话说得好：“小时偷针，大时偷 金。”“小时偷油，大时偷牛。”这就告诉了我们：如果一个人从小就 没有养成良好的行为习惯，没有良好的法律纪律意识， 随意做损坏公物，打人，骂人，甚至偷窃等坏事，不仅仅是给你个 人的形象抹黑，而且会渐 渐腐蚀你的心灵。渐渐地，就会使你经常情不自禁地犯这样那样的 错误。如果你不能够痛改 前非，继续发展下去，那些恶习就会在你心理根深蒂固，而且会越 变越严重。到时，你很可 能走上犯罪的道路，最终等待你的，就只有失去人生自由的监狱了。这并不是危言耸听，近 年来青少年犯罪率呈上升趋势，便是证明。青少年正处在长身体、 长才干的时期，可塑性很 强。但明辨是非的能力不强，意志脆弱，自控力不强，很容易受到 外界的影响，一步步走上 不轨之路。这样的事例在我们身边是经常发生的：某市一个成绩本 来很优秀的学生，受了一 帮坏朋友的引诱，经不住诱-惑，在街上玩了一个通宵：泡酒吧、喝酒、抽烟??，从此就渐渐 地沉沦下去，不能自拔。后来竟发展到结伙抢劫!最后被公安机关抓获，受到了应有的制裁。这不是又给我们敲了一记警钟吗?我们正处 在花样的年华，诗样的年龄，谁愿意在失去人身自 由的地方度过本该非常美好的日子呢? 虽然我们青少年犯 罪呈上升趋势，但也时常受到侵害。现在尽管有老师、家长的保护，但他们不可能时时刻刻 都在我们身边呵护着我们，况且总有一天我们会离开父母，离开学校，踏入社会，独立生活
一种基于K-Means局部最优性的高效聚类算法
ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.wendangku.net/doc/157416224.html, Journal of Software, Vol.19, No.7, July 2008, pp.1683?1692 https://www.wendangku.net/doc/157416224.html, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.01683 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? 2008 by Journal of Software. All rights reserved. ? 一种基于K-Means局部最优性的高效聚类算法 雷小锋1,2+, 谢昆青1, 林帆1, 夏征义3 1(北京大学信息科学技术学院智能科学系/视觉与听觉国家重点实验室,北京 100871) 2(中国矿业大学计算机学院,江苏徐州 221116) 3(中国人民解放军总后勤部后勤科学研究所,北京 100071) An Efficient Clustering Algorithm Based on Local Optimality of K-Means LEI Xiao-Feng1,2+, XIE Kun-Qing1, LIN Fan1, XIA Zheng-Yi3 1(Department of Intelligence Science/National Laboratory on Machine Perception, Peking University, Beijing 100871, China) 2(School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China) 3(Logistics Science and Technology Institute, P.L.A. Chief Logistics Department, Beijing 100071, China) + Corresponding author: E-mail: leiyunhui@https://www.wendangku.net/doc/157416224.html, Lei XF, Xie KQ, Lin F, Xia ZY. An efficient clustering algorithm based on local optimality of K-Means. Journal of Software, 2008,19(7):1683?1692. https://www.wendangku.net/doc/157416224.html,/1000-9825/19/1683.htm Abstract: K-Means is the most popular clustering algorithm with the convergence to one of numerous local minima, which results in much sensitivity to initial representatives. Many researches are made to overcome the sensitivity of K-Means algorithm. However, this paper proposes a novel clustering algorithm called K-MeanSCAN by means of the local optimality and sensitivity of K-Means. The core idea is to build the connectivity between sub-clusters based on the multiple clustering results of K-Means, where these clustering results are distinct because of local optimality and sensitivity of K-Means. Then a weighted connected graph of the sub-clusters is constructed using the connectivity, and the sub-clusters are merged by the graph search algorithm. Theoretic analysis and experimental demonstrations show that K-MeanSCAN outperforms existing algorithms in clustering quality and efficiency. Key words: K-MeanSCAN; density-based; K-Means; clustering; connectivity 摘要: K-Means聚类算法只能保证收敛到局部最优,从而导致聚类结果对初始代表点的选择非常敏感.许多研究 工作都着力于降低这种敏感性.然而,K-Means的局部最优和结果敏感性却构成了K-MeanSCAN聚类算法的基 础.K-MeanSCAN算法对数据集进行多次采样和K-Means预聚类以产生多组不同的聚类结果,来自不同聚类结果的 子簇之间必然会存在交集.算法的核心思想是,利用这些交集构造出关于子簇的加权连通图,并根据连通性合并子 簇.理论和实验证明,K-MeanScan算法可以在很大程度上提高聚类结果的质量和算法的效率. 关键词: K-MeanSCAN;基于密度;K-Means;聚类;连通性 中图法分类号: TP18文献标识码: A ? Supported by the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA12Z217 (国家高技术研究发 展计划(863)); the Foundation of China University of Mining and Technology under Grant No.OD080313 (中国矿业大学科技基金) Received 2006-10-09; Accepted 2007-07-17