2C上机算法分类
全国C 二级考试算法总结
一、多项式求解
1.多项式求和
2.多项式求积
3.求函数值
4.求阶乘值
5. Fibonacci数列
求Fibonacci数列中小于t的最大的一个数
二、有关数的算法
1．数的拆分、合并、进制转换
1）将数的某几位取出，构成一个新数
取出奇数位上的数4576235 →4725
逆向取出偶数位上的数87653142 →8634
取出奇数87653142 →7531
取出偶数7653142 →8642
逆向取出偶数25846513 →6482 2）取整数的后几位
求整数x的y次方的低3位值
3）计算正整数各位上的数字之平方和
4）分解数的个十百位并组成一个新数
当a=16，b=35，合并c=5361。
5）将数字字符串转换成一个整数
6）数制的转换
十进制整数m 转换成16进制
2．求素数
求大于整数m且紧靠m的k个素数/非素数存数组中。
例如，若输入15，5，则16，18，20，21，22。
求大于1小于整数m的素数,存入数组，个数传回
3. 求最大公约数g49最小公倍数
4. 统计因子之和
求给定整数n的所有因子的平方和
5. 平方根
递归法求某数平方根(填空题1道)
6. 求某范围内满足条件的数
k以内最大的6个能被7,11整除的自然数之和
求n内同时能被5,11整除的所有自然数之和的平方根
求1到m内能被7或11整除的所有整数及个数。
求n内能被5或13整除、但不能同时被5和13整除的所有整数的个数,并他们放在数组中.
三、一维数组算法（字符数组）
1. 查找(编程题3道)
1)找最大值及其下标
2)最小及其下标
2. 找满足条件的数组元素个数
1)百位数字加十位数字等于个位数字的所有整数
2)能整除x且不是奇/偶数的个数,并从小到大放入数组
3. 按条件求平均值
1)将数组中的数按条件第几个求一平均值，k2
2)负数平均值
3)低于平均值的数
4)高于平均值的数
4.排序
1) 冒泡法
除字符串首尾字符外，将其余字符按升序排列b3
2) 选择法
3) 插入法
5. 查找、交换、移动
1) 顺序查找+移动删除数列中值为X的元素
2) 折半查找
3) 查找+交换
找数组中最小数和次最小数，并把最小数和a[0]对调，次最小数和a[1]对调。
4)查找+移动
找ASCⅡ码值最小(大)的字符，放在第一个位置，并将该字符前的原字符向后顺序移动。
fagAgBDh＝＞AfaggBDh
ABCDeFGH＝＞eABCDFGH
5) 移动k43
1，2，3，4，程序运行后输出以下方阵：
4 1 2 3
3 4 1 2
2 3 4 1
1 2 3 4
1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，p=6。移动后
7，8，9，10，11，12，13，14，15，1，2，3，4，5，6。
6. 按条件改变数组元素的值
使数组中的元素的值缩小5倍
使数组中的元素的值增加10倍
四、有关字符串算法
1.删除指定字符
1) 删除s中所有大写字母'F'g30,k42
2) 删除s中的空白字符k36
3) 保留下标为奇数，ASCII码值为偶数的元素,其余删除
4) 删除下标为偶数/奇数的元素；
2.二维数组中最长字符串（参数传递）
3.统计字符串中指定类型的字符个数
1) a~z字母个数b34,
2)元音字母个数k20
4.译码(填空3题,改错2道,编程2题)
1)字母大小写转换,
2)变成其后一个字母
3)将字符串中每个单词的最后一个字母改成大写
4)将串中所有下标为偶/奇数位的字母转换为小写
5.字符串复制，比较
1)a串复制到串b中，每复制3个字符插入一个空格k23
ABCDEFGHIJK＝＞ABC DEF GHI JK。
2)比较两个字符串的长度，函数返回短/长的字符串
6.循环右移、左移
7.字符串逆置、正序反序拼接、交叉合并
1)逆置+拼接k14 ABCDE => EDCBAABCDE
2)逆置+合并k19
abcdefg，1234时，=>a4b3c2d1efg；
1234，abcdefg时，=> 1g2f3e4dcba。
3)m个字符串拼接abc，CD，EF => abcCDEF。
4)m个字符串反向拼接DEG，ac，df =>dfacDEG
5)交叉合并两字符串
8.子串处理
1)子串查找
求子串最后一次出现在主串中的地址
求子串出现在主串中的次数
2)查找+替换
将s串中出现的t1串全部替换成t2串
当s:abcdabfab，t1:ab，t2:99时，结果99cd99f99。3)查找+计数
求子串个数
9.按条件构字符串
1)将偶数位的字符或ASCII码为奇数的字符放入字符串t中
ADFESHDI AFESDI
2)取字符串中所有字母(数字)，形成新串，并取代原串
10.求单词个数
11.插入字符
1)判断字符ch是否与str所指字符串中的某个字符相同；若相同，则什也不做，若不同，则将其插在串的最后。
2)在串首加入n个*号，形成新串，并且覆盖原串
五、二维数组算法
1.查找最大值/最小值及其行列下标
求整型二维数组中最小元素的值
2. 转置
3. 按条件生成二维数组(填空1题) k10
2 4
输入4，则输出 1 2 3 4
2 4 6 8
3 6 9 12
4 8 12 16
4.左下、右上三角形元素清0，*n. (编程3题)
1)左下下三角形元素加上一个数/*n
2)右上/左下三角形元素清0
5.对角线
1) 对角线元素之和
2) 对角线元素之积、
3) 双对角线上各元素平方和/和（置0 ）
6.周边元素(编程3题)
1) 周边元素平方之和
2) 周边元素之和
3) 周边元素之平均值(置0 )
7. 二维数组遍历(编程1题)
每列/每行/最小/最大放入另一个一维数组
每列的最大元素放入另一个一维数组
8.二维数组参数传递形参写法
//每行均逆置，每列均逆置
//（第一行和最后一行交换，第二行和倒数第二行交换…）
//求两矩阵之和(编程1题)
六、单向链表算法
1.求出单向链表结点数据域中的最大值
2.在链表结构中找出学生的最低/高分
七、结构体数组
1.查找满足条件的记录
1)按成绩从高到低的顺序找出前m名学生来，并将数据放在动态分配的存储区中
2)在结构数组中查找分数最低的学生
3)把分数范围外的学生数据放入数组，人数返回
4)返回指定成绩的学生数据
5)高于和低于平均值的学生数据以及人数
2.结构数组排序
按分数由低到高排列学生的记录
八、递归方法
1. 递归求Fibonacci数列
2.递归算法求某数a的平方根
3.递归求阶乘
九、杂类算法
1．枚举
2．判断能否构成三角形,是否是等腰三角形。*红色—编程
k近邻分类算法
第2章k-近邻算法(kNN) 引言 本章介绍kNN算法的基本理论以及如何使用距离测量的方法分类物品。其次，将使用python从文本文件中导入并解析数据，然后，当存在许多数据来源时，如何避免计算距离时可能碰到的一些常见的错识。 2.1 k-近邻算法概述 k-近邻(k Nearest Neighbors)算法采用测量不同特征之间的距离方法进行分类。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k 个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 k-近邻算法的优点是精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定；缺点是计算复杂度高、空间复杂度高。适用于数值和离散型数据。 2.1.1 准备知识：使用python导入数据 首先，创建名为kNN.py的python模块，然后添加下面代码： from numpy import * #引入科学计算包 import operator #经典python函数库。运算符模块。
#创建数据集 def createDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=['A','A','B','B'] return group,labels 测试：>>> import kNN >>> group,labels=kNN.createDataSet() 注意：要将kNN.py文件放到Python27文件夹下，否则提示找不到文件。 2.2.2 实施kNN算法 使用k-近邻算法将每组数据划分到某个类中，其伪代码如下： 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作： 1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； 2.按照距离递增交序排序； 3.选取与当前点距离最小的k个点； 4.确定前k个点所在类别的出现频率； 5.返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 用欧氏距离公式，计算两个向量点xA和xB之间的距离： 例如，点(0, 0)与(1, 2)之间的距离计算为: python函数classify()程序如下所示：
数据挖掘试卷一
数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯） 单选题 1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（） A. 判定树归纳 B. 贝叶斯分类 C. 后向传播分类 D. 基于案例的推理 2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。 A、简洁性 B、确定性 C.、实用性 D、新颖性 3．用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 4．数据归约的目的是（） A、填补数据种的空缺值 B、集成多个数据源的数据 C、得到数据集的压缩表示 D、规范化数据 5．下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？ A.数据清理 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 6．假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。 A、上卷(roll-up) B、选择(select) C、切片(slice) D、转轴(pivot) 8．关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C) A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同. B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务. C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高. D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的 9．下列哪个描述是正确的？（） A、分类和聚类都是有指导的学习 B、分类和聚类都是无指导的学习
智能计算平台应用开发(中级)-第8章-机器学习基础算法建模-集成学习算法
第8章?机器学习基础算法建模
目录 1.机器学习 2.分类算法 3.回归算法 4.集成学习算法 5.聚类算法 6.关联规则算法 7.智能推荐算法
l 在机器学习的有监督学习算法中，目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往达不到理想状态，有时只能得到多个有偏好的模型（弱分类器，在某些方面表现较好）。 ?集成学习是组合多个弱分类器，得到一个更好且更全面的强分类器，即将多个分 类器聚集在一起，以提高分类的准确率。 ?这些分类器可以是不同的算法，也可以是相同的算法。如果把单个分类器比作一 个决策者，那么集成学习的方法就相当于多个决策者共同进行一项决策。 集成学习
l集成学习的作用 将多个弱分类器合并，实现更好的效果。 l分类器间存在一定的差异性，会导致分类的边界不同，可以理解为分类器是一个比较专精的专家，它有它自己一定的适用范围和特长。 l通过一定的策略将多个弱分类器合并后，即可拓展模型的适用范围，减少整体 的错误率，实现更好的效果。
l 数据过大时会导致训练一个模型太慢，而集成学习可以分别对数据集进行划分和有放回的操作，从而产生不同的数据子集，再使用数据子集训练不同的分类器， 最终再将不同的分类器合并成为一个大的分类器。 l 数据过小时则会导致训练不充分，而集成学习可以利用Bootstrap 方法进行抽样，得到多个数据集，分别训练多个模型后再进行组合。如此便可提高训练的准确度 和速度，使得之前很难利用的数据得到充分的利用。集成学习在各个规模的数据集上都有很好的策略。
将多个模型进行融合。 l对于存在多个异构的特征集的时候，很难进行融合，可以考虑使用集成学习的方式，将每个数据集构建一个分类模型，然后将多个模型进行融合。
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(){
基于K近邻的分类算法研究-WORD
K近邻算法 算法介绍： K最近邻(k-Nearest neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。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。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。 KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight)，如权值与距离成正比。该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。 该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。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。
步步高学年高一化学人教版必修学案简单的分类方法及其应用
步步高学年高一化学人教版必修学案简单的分类方法及其应用 文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]
第二章化学物质及其变化 第一节物质的分类 第1课时简单的分类方法及其应用[学习目标定位] 学会物质分类方法，会从不同角度对物质进行分类，熟悉酸、碱、盐、氧化物等之间的转化关系。 化学物质及其变化是化学科学的重要研究对象，对于多达千万种的化学物质，要想认识它们的规律性，就必须运用分类的方法，分门别类地进行研究。初中化学把元素分为________元素和____________元素；化合物可分为____、____、____和氧化物。化学反应按反应前后反应物、产物的多少和种类分为________________、________________、________________、________________；按得氧失氧分为________________、________________。下面将进一步探究学习物质的分类方法及其应用。 知识点一物质的分类方法 [探究活动] 1．对物质进行分类，首先要确定分类的标准，然后按标准进行分类。例 如对下列化合物进行分类：①NaCl②HCl③CaCl 2④CuO⑤H 2 O ⑥Fe 2 O 3 (1)依据________________________为标准，可分为________________、____________和____________。 (2)依据________________为标准，可分为________、________和________________。 (3)依据______________为标准，可分为__________、____________和________________。 2．试从不同的角度对下列各组物质进行分类，将其类别名称分别填在相应的空格内。 3．根据物质的组成和性质，对下表中的物质进行分类： [归纳总结] (1)单一分类法： 。 (2)交叉分类法： 。 (3)树状分类法： 。 [迁移应用] 1．从对化合物的分类方法出发，指出下列各组物质中与其他类型不同的一种物质是 (1)Na 2O、CaO、SO 2 、CuO________________。 (2)NaCl、KCl、NaClO 3、CaCl 2 ______________。 (3)HClO 3、KClO 3 、HCl、NaClO 3 ____________。
机器学习实战之分类算法
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：
3-决策树与集成算法
树模型 决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策） 所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归
树的组成 根节点：第一个选择点 非叶子节点与分支：中间过程叶子节点：最终的决策结果
决策树的训练与测试 训练阶段：从给定的训练集构造出来一棵树（从跟节点开始选择特征，如何进行特征切分） 测试阶段：根据构造出来的树模型从上到下去走一遍就好了 一旦构造好了决策树，那么分类或者预测任务就很简单了，只需要走一遍就可以了，那么难点就在于如何构造出来一颗树，这就没那么容易了，需要考虑的问题还有很多的！
如何切分特征（选择节点） 问题：根节点的选择该用哪个特征呢？接下来呢？如何切分呢？ 想象一下：我们的目标应该是根节点就像一个老大似的能更好的切分数据（分类的效果更好），根节点下面的节点自然就是二当家了。 目标：通过一种衡量标准，来计算通过不同特征进行分支选择后的分类情况，找出来最好的那个当成根节点，以此类推。
衡量标准-熵 熵：熵是表示随机变量不确定性的度量 （解释：说白了就是物体内部的混乱程度，比如杂货市场里面什么都有那肯定混乱呀，专卖店里面只卖一个牌子的那就稳定多啦） 公式：H(X)=-∑ pi * logpi, i=1,2, ... , n 一个栗子：A集合[1,1,1,1,1,1,1,1,2,2] B集合[1,2,3,4,5,6,7,8,9,1] 显然A集合的熵值要低，因为A里面只有两种类别，相对稳定一些 而B中类别太多了，熵值就会大很多。（在分类任务中我们希望通过节点分支后数据类别的熵值大还是小呢？）
衡量标准-熵 熵：不确定性越大，得到的熵值也就越大 当p=0或p=1时，H(p)=0,随机变量完全没有不确定性当p=0.5时，H(p)=1,此时随机变量的不确定性最大 如何决策一个节点的选择呢？ 信息增益：表示特征X使得类Y的不确定性减少的程度。（分类后的专一性，希望分类后的结果是同类在一起）
简单分类法及其应用
教学板块 人 板块一 生活中的分类及分类定义 任务1.1 认识并能举出生活中的各种分类，体会并感受生活中的分类意义。 任务1.2 认识并理解分类的标准及重要性，明确分类的定义 活动1.1,1：进行“记忆游戏”，看同学们在20s 内可以记住多少个屏幕上的内容 活动1.1.2：例举生活中的各种分类的例子，感受分类的意义 活动2,1.1：例举生活中衣物整理的例子，看同学如何整理分类？ 活动 2.1.2：学生讨论在生活中如何将物质进行分类的？并学习物质分类的定义。 板块二 化学中的常用分 类 任务2.1 感受单一分类方法的缺点和不足 任务2.2 掌握交叉分类方法，并能正确的应用两种方法对物质进行分类 任务2.4 思考并回顾化学中常用的分类方法，以及理解这节课对物质分类活动2.1.1 ：对K 2SO 4 、Na 2CO 3、K 2CO 3、Na 2SO 4这四种物质分类。 活动2.2.:1：给体育明星进行连线 活动2.2.2：用交叉法对K 2SO 4 、Na 2CO 3、K 2CO 3、Na 2SO 进行连线，分类 活动2.4,1:回顾这节课所学的分类方法，体会分类标准及意义。 任务2.3 掌握树状分类方法，并能正确的应用两种方法对物质进行分类 活动2.3.:1：回忆初中所学习的各种物质类别的概念。 活动 2.3.:2：学习树状分类法，并对物质、纯净物、单质、化合物、氧化物、酸、碱、盐、混合物这几个概念进行分类
物质的分类（课时一） §2.1物质的分类——简单分类法及其应用教学设计 课题简单分类法及其应用课型新知识课 授课人授课班级 教材分析本节教学内容位于新课标人教版高中化学必修1第二章《化学物质及其变化》第一节《物质的分类》。课标在本节的要求是“能根据物质的组成和性质对物 质进行分类，并尝试用不同的方法对物质进行分类”。 简单分类法是新课程背景下化学教学教材所增添的“新”内容之一。在初高中 的学习中，贯穿中学化学的学习，对中学化学的教学起到了“承前启后”的作 用。学生既可以对初中所学的化学知识进行分类整理，又可以在学生掌握科学 的方法后对以后的化学知识进行更加系统和有效地学习。从新课程内容编排的 角度看，新课程以元素及其化合物的类别作为知识编排的一条主线，每一种类 别的元素及其化合物都是从典型的元素及其化合物作为切入点展开，这样可以 举一反三，让学生的学习变得更加具有调理型。通过本章节的学习，学生对科 学分类方法有了更深刻的认识，也有利于学生自身科学素养的培养。以共性的 角度出发来学习化学，学生会对化学知识体系的建构更加完备。 学生分析教学对象是高一的学生，有一定的生活经验和知识基础，并已经有了生活中对很多事物是分类的概念。在初中化学的学习中，学生已掌握了四种基本反应， 以及酸、碱、盐、氧化物等化学的基本内容，但却没有概括过这些物质间所存 在的共性，以及物质与物质间的转化规律。由此学生对初中学习的基本反应的 本质以及物质的概念还未完全的掌握。通过物质的分类这节课的学习，学生可 以将初中化学学习的知己进行归纳与总结，形成系统的分类观，由此更有利于 对高中化学的学习。 【知识与技能】 1.能根据物质的组成和性质对物质进行分类; 2.学习几种分类方法，并掌握交叉分类法和树状分类法； 3.可根据物质之间的变化规律对一些简单的基本化学反应分类。 【过程与方法】 1.通过学生对日常生活中对物质的分类方法，运用观察，比较，归纳的方法，
决策树分类算法与应用
机器学习算法day04_决策树分类算法及应用课程大纲 决策树分类算法原理决策树算法概述 决策树算法思想 决策树构造 算法要点 决策树分类算法案例案例需求 Python实现 决策树的持久化保存 课程目标： 1、理解决策树算法的核心思想 2、理解决策树算法的代码实现 3、掌握决策树算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定
1. 决策树分类算法原理 1.1 概述 决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。 相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想 通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ 母亲：是，在税务局上班呢。 女儿：那好，我去见见。 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。 实质：通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见 假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑
上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中： ◆绿色节点表示判断条件 ◆橙色节点表示决策结果 ◆箭头表示在一个判断条件在不同情况下的决策路径 图中红色箭头表示了上面例子中女孩的决策过程。 这幅图基本可以算是一颗决策树，说它“基本可以算”是因为图中的判定条件没有量化，如收入高中低等等，还不能算是严格意义上的决策树，如果将所有条件量化，则就变成真正的决策树了。 决策树分类算法的关键就是根据“先验数据”构造一棵最佳的决策树，用以预测未知数据的类别 决策树：是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。
数据挖掘常用的方法
数据挖掘常用的方法 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
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 《必修Ⅰ第2章第1节物质的分类》导学案（第1课时） 高一班第组姓名组内评价教师评价 【课标要求】 1．了解分类法以及分类方法的意义； 2．了解分类法在化学中的应用，并实践对所学化学物质和化学反应进行分类。 3．通过对物质的分类方法运用的实践，感悟分类法是一种行之有效、简单易行的科学方法。 【重点难点】 1. 简单分类法及其应用 【新课导学】阅读教材P24-25思考： 1、从图书馆中的能快速查找到所需要的图书或从超市中的能快速挑选到所需要的商品？ 【问题导入】 1、对于自然界中的物质，从状态上可以分为，，三态。 例如：对于空气、水、硫酸、矿石、石油、煤炭，进行从状态分类，可以将归为一类。 将归为一类，将归为一类。 2、初中学习中将元素分为了元素和元素；其中Na、Mg 、Al 、Fe、 Cu、 Zn等属于元素，O、 S、 N、 P、 Cl等属于元素。 3、对于化合物，我们可以根据组成特点，把它们分为：、、、四 大类，是否还可以对它们继续分类？试举一例_________________________________________。 4、对于化学反应，在初中我们把它们分为四种基本反应类型， 分别是、、、。 【探求新知】 一、简单分类法及其应用 把大量事物按照事先设定的“”进行分类，是人们最熟悉、也是最方便的一种工作方法。数以千万计的化学物质和为数更多的化学反应，的作用几乎是无可替代的。人们可以分类进行学习，从而认识他们的性质。同类事物可以使人的认识举一反三，不同类的事物可以使人的认识由此及彼。分类法是一种行之有效简单易行的科学方法。 例：根据物质的组成和性质，对下列物质进行分类： ①海水②蒸馏水③氨水④食盐水⑤汞⑥液溴⑦硝酸溶液⑧硝酸银⑨纯碱⑩烧碱⑾乙醇⑿生石灰 其中属于混合物的是，属于纯净物的是，属于单质的是，属于化合物的是，属于盐的是，属于氧化物的是，属于有机物的是。 1、交叉分类法 定义：对同一种物质按不同的标准分类。例：①根据某些盐的交叉分类作出有关连线按阴离子分类按阳离子分类 Na 2CO 3 碳酸盐 Na 2 SO 4 钠盐 K 2SO 4 硫酸盐 K 2 CO 3 钾盐 Na 2 CO 3 既是盐，又是盐；还属于盐。 Na 2 SO 4 既是盐，又是盐；还属于盐。 K 2 SO 4 既是盐，又是盐；还属于盐。 K 2 CO 3 既是盐，又是盐；还属于盐。 ②对下列碱进行交叉分类 NaOH KOH 碱碱 M g(O H) 2 碱 B a(O H) 2 碱 ③根据下图中物质及其类型之间的关系分别作出有关连线 可溶性盐钠盐 Na 2 CO 3 难溶性盐钡盐 NaHCO 3 正盐碳酸盐 Na 2 SO 4 酸式盐 BaSO 4 硫酸盐 2、树状分类法 例：化合物树状分类 等 3 ．H 2 O 等 NaCl 等 等 例：①请尝试对所学的化学物质和化学反应进行分类 CuO、 O2、H2O、空气、Fe 矮油，你又想偷懒啊？反省反省吧，亲！想成为一名成功者，先必须做一名奋斗者。 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。 题目k-最近邻算法实现学生姓名 学生学号 专业班级 指导教师 2015-1-2 实验二 k-最近邻算法实现 一、实验目的 1.加强对k-最近邻算法的理解； 2.锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力。 二、实验要求 使用一种你熟悉的程序设计语言，如C++或Java，给定最近邻数k和描述每个元组的属性数n，实现k-最近邻分类算法，至少在两种不同的数据集上比较算法的性能。 三、实验环境 Win7 旗舰版 + Visual Studio 2010 语言：C++ 四、算法描述 KNN(k Nearest Neighbors)算法又叫k最临近方法。假设每一个类包含多个样本数据，而且每个数据都有一个唯一的类标记表示这些样本是属于哪一个分类， KNN就是计算每个样本数据到待分类数据的距离。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。该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K 个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。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。 1、 算法思路 K-最临近分类方法存放所有的训练样本，在接受待分类的新样本之前不需构造模型，并且直到新的（未标记的）样本需要分类时才建立分类。K-最临近分类基于类比学习，其训练样本由N 维数值属性描述，每个样本代表N 维空间的一个点。这样，所有训练样本都存放在N 维模式空间中。给定一个未知样本，k-最临近分类法搜索模式空间，找出最接近未知样本的K 个训练样本。这K 个训练样本是未知样本的K 个“近邻”。“临近性”又称为相异度（Dissimilarity ），由欧几里德距离定义，其中两个点 X （x1,x2,…,xn ）和Y （y1,y2,…,yn ）的欧几里德距离是： 2 222211)()()(),(n n y x y x y x y x D -+?+-+-= 未知样本被分配到K 个最临近者中最公共的类。在最简单的情况下，也就是当K=1时，未知样本被指定到模式空间中与之最临近的训练样本的类。 2、 算法步骤 初始化距离为最大值； 计算未知样本和每个训练样本的距离dist ； 得到目前K 个最临近样本中的最大距离maxdist ； 如果dist 小于maxdist ，则将该训练样本作为K-最近邻样本； 重复步骤2、3、4，直到未知样本和所有训练样本的距离都算完； 统计K-最近邻样本中每个类标号出现的次数； 选择出现频率最大的类标号作为未知样本的类标号。 集合概念、表示方法、分类以及集合之间的关系 一般地，我们把研究对象统称为元素，一些元素组成的总体叫集 合，也简称集。 通常用大括号{ }或大写的拉丁字母A,B,C…表示，而元素用小写的拉丁字母a,b,c…表示。 元素与集合的关系有“属于∈”及“不属于?两种) ⑴若a是集合A中的元素，则称a属于集合A，记作a∈A； ⑵若a不是集合A的元素，则称a不属于集合A，记作a?A。 非负整数集（或自然数集），记作N； ；N内排除0的集. 正整数集，记作N*或N + 整数集，记作Z；有理数集，记作Q；实数集，记作R； ⑴确定性：⑵互异性：⑶无序性： 1：判断以下元素的全体是否组成集合，并说明理由： ⑴某班个子较高的同学⑵长寿的人 ⑷倒数等于它本身的数 ⑸某校2011级新生；⑹血压很高的人； ⑺著名的数学家；⑻平面直角坐标系内所有第三象限的点 7.元素与集合的关系：(元素与集合的关系有“属于∈”及“不属于?”) ⑴若a是集合A中的元素，则称a属于集合A，记作a∈A； ⑵若a不是集合A的元素，则称a不属于集合A，记作a?A。 例如，我们A 表示“1~20以内的所有质数”组成的集合，则有3∈A ，4 ?A ，等等。 练：A={2，4，8，16}，则4A ，8 A ，32 A. 巩固练习分析： 练1．已知集合P 的元素为21,,3m m m --, 若2∈P 且-1?P ，求实 数m 的值。 练2下面有四个命题: ①若-a ?Ν,则a ∈Ν ②若a ∈Ν,b ∈Ν,则a +b 的最小值是2 ③集合N 中最小元素是1 ④ x 2+4=4x 的解集可表示为{2,2} 其中正确命题的个数是( ) 3求集合{2a ,a 2+a }中元素应满足的条件? 4若 t 1t 1+-∈{t},求t 的值. ⒈列举法：把集合中的元素一一列举出来, 并用花括号“{ }”括起来表 示 2．用列举法表示下列集合： (1) 小于5的正奇数组成的集合； (2) 能被3整除而且大于4小于15的自然数组成的集合； ⒉描述法：用集合所含元素的共同特征表示集合的方法，称为描述法。。 一般格式：{}()x A p x ∈ 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 #include q=p; p=(LinkList)malloc(sizeof(LNode)); scanf("%d",&p->data.n); } q->next=NULL; } void add(polymail &pa,polymail &pb) { polymail ha,hb,qa,qb; ElemType a; ha=pa; hb=pb; qa=ha->next; qb=hb->next; while(qb) { a=qb->data; switch(comp(pa,a)) { case 0:hb=qb->next;qb->next=ha->next;ha->next=qb;qb=hb;break; case 1:hb=qb->next;free(qb);qb=hb;break; } } free(hb); } int comp(polymail &p,ElemType b) { int n; n=0; polymail q; q=p->next; if(q!=NULL) do { if(b.n==q->data.n) { n=1; break; } q=q->next; }while(q!=NULL); return n; } void print(polymail &p)简单分类方法及其应用__第1课时_导学案
数据挖掘分类算法比较
k最近邻算法实验报告
集合概念、表示方法、分类以及集合之间的关系
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法
两个集合合并算法