机器学习_Letter Recognition Data Set(字符识别)
Letter Recognition Data Set(字符识别)
数据摘要：
Database of character image features; try to identify the letter
中文关键词：
机器学习,字符,分类,多变量,UCI,
英文关键词：
Machine Learning,Letter,Classification,MultiVarite,UCI,
数据格式：
TEXT
数据用途：
This data is used for classification.
数据详细介绍：
Letter Recognition Data Set Abstract: Database of character image features; try to identify the letter.
Source:
Creator:
David J. Slate
Odesta Corporation; 1890 Maple Ave; Suite 115; Evanston, IL 60201
Donor:
David J. Slate (dave '@' https://www.wendangku.net/doc/ad11823837.html,) (708) 491-3867
Data Set Information:
The objective is to identify each of a large number of black-and-white rectangular pixel displays as one of the 26 capital letters in the English alphabet. The character images were based on 20 different fonts and each letter within these 20 fonts was randomly distorted to produce a file of 20,000 unique stimuli. Each stimulus was converted into 16 primitive numerical attributes (statistical moments and edge counts) which were then scaled to fit into a range of integer values from 0 through 15. We typically train on the first 16000 items and then use the resulting model to predict the letter category for the remaining 4000. See the article cited above for more details.
Attribute Information:
1. lettr capital letter (26 values from A to Z)
2. x-box horizontal position of box (integer)
3. y-box vertical position of box (integer)
4. width width of box (integer)
5. high height of box (integer)
6. onpix total # on pixels (integer)
7. x-bar mean x of on pixels in box (integer)
8. y-bar mean y of on pixels in box (integer)
9. x2bar mean x variance (integer)
10. y2bar mean y variance (integer)
11. xybar mean x y correlation (integer)
12. x2ybr mean of x * x * y (integer)
13. xy2br mean of x * y * y (integer)
14. x-ege mean edge count left to right (integer)
15. xegvy correlation of x-ege with y (integer)
16. y-ege mean edge count bottom to top (integer)
17. yegvx correlation of y-ege with x (integer)
Relevant Papers:
P. W. Frey and D. J. Slate. "Letter Recognition Using Holland-style Adaptive Classifiers". (Machine Learning Vol 6 #2 March 91)
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数据预览：
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数据挖掘考试题目聚类
数据挖掘考试题目——聚类 一、填空题 1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。 2、DBSCAN算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是__________。 3、DBSCAN算法的优点是_______、__________________________。 4、DBSCAN算法的缺点是处理_________________、_____________的数据效果不好。 5、DBSCAN算法的参数有：___________、____________。 6、簇的有效性的非监督度量常常可以分为两类：__________、__________，它常采用的指标为__________。 7、簇的有效性的监督度量通常称为___________，它度量簇标号与外部提供的标号的匹配程度主要借助____________。 8、在相似度矩阵评价的聚类中，如果有明显分离的簇，则相似度矩阵应当粗略地是__________。 9、DBSCAN算法的参数确定的基本方法是观察____________________的特性。 10、不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于__________技术。 答案： 1、核心点边界点噪声点 2、O(n2) O(n) 3、耐噪声能够处理任意大小和形状的簇 4、高维数据变密度的 5、EPS MinPts 6、簇的凝聚性簇的分离性均方差(SSE) 7、外部指标监督指标的熵 8、块对角的 9、点到它的第K个最近邻的距离（K-距离） 10、非监督 二、选择题 1、DBSCAN算法的过程是（B）。 ①删除噪声点。 ②每组连通的核心点形成一个簇。 ③将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。 ④将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。 ⑤为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。 A：①②④⑤③ B：③①⑤②④ C：③①②④⑤ D：①④⑤②③ 2、如果有m个点，DBSCAN在最坏的情况下的时间复杂度度为（C）。 A O(m) B O(mlogm) C O(m2) D O(logm) 3、在基本DBSCAN的参数选择方法中，点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数（B）。 A Eps B MinPts C 质心 D 边界
信息学奥赛基础知识习题(答案版)
信息学奥赛基础知识习题(答案版) 一、选择题（下列各题仅有一个正确答案，请将你认为是正确的答案填在相应的横线上） 1．我们把计算机硬件系统和软件系统总称为 C 。 (A)计算机CPU (B)固 件 (C)计算机系统 (D)微处 理机 2．硬件系统是指 D 。 (A)控制器，器运算 (B)存储器，控制器 (C)接口电路，I/O设备 (D)包括(A)、(B)、(C) 3. 计算机软件系统包括 B 。 A) 操作系统、网络软件 B) 系统软件、应用软件 C) 客户端应用软件、服务器端系统软件 D) 操作系统、应用软件和网络软件4．计算机硬件能直接识别和执行的只有 D 。 (A)高级语言 (B)符号语言 (C)汇编语言 (D)机器语言 5．硬盘工作时应特别注意避免 B 。 (A)噪声 (B)震动 (C)潮 湿 (D)日光 6．计算机中数据的表示形式是 C 。 (A)八进制 (B)十进制 (C)二进 制 (D)十六进制
7．下列四个不同数制表示的数中，数值最大的是 A 。 (A)二进制数11011101 (B)八进制数334 (C)十进制数219 (D)十六进制 数DA 8．Windows 9x操作系统是一个 A 。 (A)单用户多任务操作系统 (B)单用户单任务操 作系统 (C)多用户单任务操作系统 (D)多用户多任务操 作系统 9．局域网中的计算机为了相互通信，必须安装___B__。 （A）调制解调器（B）网卡（C）声卡（D）电视卡 10．域名后缀为edu的主页一般属于__A____。 （A）教育机构（B）军事部门（C）政府部门（D）商业组织 11. 在世界上注册的顶级域名是__A____。 （A）hk（B）cn（C）tw（D） 12．计算机能够自动、准确、快速地按照人们的意图进行运行的最基本思想是（ D ）。 （A）采用超大规模集成电路（B）采用CPU作为中央核心部件 （C）采用操作系统（D）存储程序和程序控制 13．设桌面上已经有某应用程序的图标，要运行该程序，可以 C 。 (A)用鼠标左键单击该图标 (B)用鼠标右键单击该 图标 (C)用鼠标左键双击该图标 (D)用鼠标右键双击该 图标
《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。
(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。
信息学奥赛-计算机基础知识.docx
第一章计算机基础知识 (2) 第一节数制及其转换 (2) 第二节算术运算和逻辑运算 (3) 第三节原码、反码和补码 (5) 第四节浮点数的表示方法 (6) 第五节奇偶校验 (7) 第六节ASCII码表 (8) 第二章计算机硬件基础 (9) 第一节中央处理器 (9) 第二节存储器系统 (10) 第三节输入输出系统 (11) 第三章网络基础知识 (12) 第一节网络的组成与结构 (12) 第二节网络协议 (13) 第三节Internet相关知识 (13) 第三节Internet相关知识 (14) 第四章其他相关基础知识 (15) 第一节计算机病毒 (15) 第二节数据库系统 (15) 第五章数据结构之线性结构 (16) 第一节线性表 (16) 第二节栈 (17) 第三节队列 (18) 第六章数据结构之非线性结构 (19) 第一节树的概念 (19) 笫二节树的表示方法和存储结构 (20) 第三节二叉树的概念 (22) 第四节二叉树的遍历 (24) 第五节普通树的遍历 (27) 第六节根据两种遍历顺序确定树结构 (28) 第七节二叉排序树 (29) 第八节最优二叉树（哈夫曼树） (30) AOE 网 (32)
第一章计算机基础知识 第一节数制及其转换 一、二、八、十六进制转十进制的方法：乘权相加法。 例如： ( 110 1 0110 ) 2 = 1 X27 + 1 X26 + 0 X 2'+ 1X2'+ 0X2‘+ 1X22 + 1X2'+ 0X2°=(214) io (2365) 8= 2X8'+ 3X82 + 6X81 + 5X8° = (1269) 10 (4BF) 16二4X16'+ 11X161 + 15X16°二(1215)10 带小数的情况： (110.011) 2 = 1X22 + 1X2' + 1X2°+ 0X2-1 + 1 X2-2 + 1X2-3 = (6. 375) 10 (5. 76) 8 = 5X8°+ 7X8'1 + 6X8-2 = (5. 96875) 10 (D. 1C)二13X16° + 1X16'+ 12*16之二(13. 109375) 10 二、十进制化二进制的方法：整数部分除二取余法，小数部分乘二取整法。 例一：(43) 10 = (101011) 2 除二取余法例二：(0.375) io = (0.011) 2 0.375 乘二取整法 X 2 0.750 0 X 2 ± 0.500 1 I X 2列 0.000 1 除到商是o为止若除不尽可以保留一定小数位数 三、二进制转八进制的方法一位数八进制与二进制对应表
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
信息编码和其在计算机中的运用
第2章信息编码及在计算机中的表示 2.1 信息的数字化编码 编码：是用来将信息从一种形式转变为另一种形式的符号系统，通常选用少量最简单的基本符号和一定的组合规则，以表示出大量复杂多样的信息。 信息的数字化编码：是指用“0”或“1”这种量最少、最简单的二进制数码，并选用一定的组合规则，来表示数据、文字、声音、图形和图像等各种复杂的信息。 计算机中采用的是二进制数码,为什么？（重点） 2.2 进位计数制及其相互转换 2.2.1 进位计数制 数制中的三个基本名词术语： 数码：用不同的数字符号来表示一种数制的 数值，这些数字符号称为“数码”。 基：数制所使用的数码个数称为“基”。 权：某数制各位所具有的值称为“权”。 1.十进制数(Decimal System) 数码：0、1、…… 8、9 基：10（逢十进一，借一当十） 权：以10为底的幂 任何一个十进制数DnDn-1…D1D0D-1…，可以表示成按权展开的多项式： Dn×10n＋Dn-1×10n-1＋…＋D1×101＋D0×100＋D-1×10-1＋…＋D-m×10-m 例如：1234.5的按权展开多项为：1234.5＝1×103＋2×102＋3×101＋4×100＋5×10-1 ⒉二进制数 二进制(Binary System) 数码： 0和1 基：2 权：以2为底的幂 任何一个二进制数BnBn-1…B1B0B-1…B-m，可以表示成按权展开的多项式： Bn×2n＋Bn-1×2n-1＋…＋B1×21＋B0×20＋B-1×2-1＋…＋B（-m+1）×2-(m-1)+B-m ×2-m 例如： 1101.01的按权展开多项为： 1101.01＝1×23＋1×22＋0×21＋1×20＋0×2-1＋1×2-2 ⒊八进制数 八进制数(Octave System) 数码： 0、1、…… 6、7 基： 8 权：以8为底的幂
信息学奥赛――计算机基础知识试题选择题详解重点
计算机基础知识试题详解---选择题 ? 1．一个完整的计算机系统包括____。 A 主机、键盘、显示器 B计算机及其外部设备 C系统软件与应用软件 D计算机的硬件系统和软件系统解答：一个完整的计算机系统是由硬件系统和软件系统组成的。计算机的硬件是一个物质基础，而计算机软件是使硬件功能得以充分发挥的不可缺少的一部分。因此，对于一个完整的计算机系统，这两者缺一不可。本题的正确答案为D。 2．微型计算机的运算器、控制器及内存储器的总称是____。ACPU BALU CMPU D主机解答：CPU是中央处理器的简称，包括MPU和ALU；MPU是微处理器的简称；ALU是算术逻辑单元的简称；CPU和内存储器的总称为主机，它是微型机核心部分。本题正确答案为D。 3．“长城386微机”中的“386”指的是____。 ACPU的型号 BCPU的速度 C内存的容量 D运算器的速度解答：CPU的品质直接决定了微机的档次，在奔腾出现之前，微机名称中直接使用微机中的CPU型号，386机表示了它们使用的CPU芯片为80386。本题的正确答案为A。 4．在微型计算机中，微处理器的主要功能是进行____。 A算术逻辑运算及全机的控制 B逻辑运算 C算术逻辑运算 D算术运算解答：微处理器是计算机一切活动的核心，它的主要功能是实现算术逻辑运算及全机的控制。本题正确答案为A。 5．反映计算机存储容量的基本单位是____。 A二进制位 B字节 C字 D双字解答：存储容量大小是计算机的基本技术指标之一。通常不是以二进制位、字或双字来表示，因为这些表示不规范，一般约定以字节作为反映存储容量大小的基本单位。本题正确答案为B。 6．在微机中，应用最普遍的字符编码是____。AASCII码 BBCD码 C汉字编码 D补码解答：字符编码是指对英文字母、符号和数字的编码，应用最广泛的是美国国家信息交换标准字符码，简称为ASCII码。BCD码是二—十进制编码。汉字编码是对汉字不同表示方法的各种汉字编码的总称。补码是带符号数的机器数的编码。本题正确答案为A。 7．DRAM存储器的中文含义是____。 A静态随机存储器 B动态只读存储器 C静态只读存储器 D动态随机存储器解答：动态随机存储器的原文是(Dynamic Random Access Memory：DRAM。随机存储器有静态随机存储器和动态随机存储器之分。半导体动态随机存储器DRAM的存储速度快，存储容量大，价格比静态随机存储器便宜。通常所指的64MB或128MB内存，多为动态随机存储器DRAM
计算机中最常用的字符信息编码是(
练习题 第1章 1-1选择： 1.计算机中最常用的字符信息编码是（） A ASCII B BCD码 C 余3码 D 循环码 2．要MCS-51系统中，若晶振频率8MHz，一个机器周期等于( ) μs A 1.5 B 3 C 1 D 0.5 3.MCS-51的时钟最高频率是( ). A 12MHz B 6 MHz C 8 MHz D 10 MHz 4．以下不是构成的控制器部件（）： A 程序计数器、B指令寄存器、C指令译码器、D存储器 5．以下不是构成单片机的部件（） A 微处理器（CPU）、B存储器C接口适配器（I＼O接口电路） D 打印机6．下列不是单片机总线是（） A 地址总线 B 控制总线 C 数据总线 D 输出总线 7.-49D的二进制补码为.( ) A 11101111 B 11101101 C 0001000 D 11101100 8.十进制29的二进制表示为原码（） A 11100010 B 10101111 C 00011101 D 00001111 9. 十进制0.625转换成二进制数是（） A 0.101 B 0.111 C 0.110 D 0.100 10 选出不是计算机中常作的码制是（） A 原码 B 反码C补码 D ASCII 1-2填空 1.计算机中常用的码制有。 2.十进制29的二进制表示为。 3.十进制数-29的8位补码表示为. 。 4.单片微型机、、三部分组成. 5.若不使用MCS-51片内存器引脚必须接地. 6. 是计算机与外部世界交换信息的载体. 7.十进制数-47用8位二进制补码表示为. 。 8.-49D的二进制补码为. 。 9.计算机中最常用的字符信息编码是。 10．计算机中的数称为机器数，它的实际值叫。 1-3判断 1.我们所说的计算机实质上是计算机的硬件系统与软件系统的总称。（） 2.MCS-51上电复位时，SBUF=00H。（）。SBUF不定。 3.使用可编程接口必须处始化。（）。 4．8155的复位引脚可与89C51的复位引脚直接相连。（）
信息学竞赛复习材料(一)信息学与名人知识
信息学竞赛复习材料（一）信息学与名人知识 图灵英国科学家，他是计算机人工智能技术的鼻祖。1937年他提出了能思考的计算机——图灵机的概念，推进了计算机理论的发展。图灵机模型是一种抽象计算模型，用来精确定义可计算函数，是实现机器人的最基本的一个理论模型。1950年，艾伦图灵发表题为《计算技能思考吗》的论文，设计了著名的图灵测验，解决了如何判定机器人是否具有同人类相等的智力问题 冯·诺依曼(John Von Neuman)凭他的天才和敏锐，在电脑初创期，提出了现代计算机的理论基础，从而规范和决定了电脑的发展方向。时至今日，我们所有的电脑都叫“冯·诺依曼计算机”，即计算机是由控制器、运算器、存储器、输入设备、输出设备组成的，是对这位数学天才最好的评价。 对于冯·诺依曼来说，人类第一台电脑造了一半时才参与开发，多少有些遗憾。但是，他刚好在那大机器程序存储问题无法解决的关键时刻出现，这使得冯·诺依曼的天才得到淋漓尽致的发挥。他明确指出：一定要彻底实现程序由外存储向内存储的转化，原有的设计必须作修改，经费不够再追加。在冯·诺依曼的影响下，整个研制工作取得了突破性的进展。冯·诺依曼提出了新的改进方案：一是用二进制代替十进制，进一步提高电子元件的运算速度；二是存储程序，即把程序放在计算机内部的存储器中，即把程序本身当作数据来对待。1945年6月，他写了一篇题为《关于离散变量自动电子计算机的草案》的论文，第一次提出了在数字计算机内部的存储器中存放程序的概念，这是所有现代电子计算机的范式，被称为“冯·诺依曼结构”。按这一结构建造的电脑称为存储程序计算机，
又称为通用计算机。时至今日，所有的电脑都逃脱不了冯·诺依曼的掌心，我们所有的电脑，都有一个共同的名字，叫“冯·诺依曼机器”，它超越了品牌、国界、速度和岁月。 摩尔定律与高登·摩尔 当人们不断追逐新款PC时,殊不知这后面有一只无形的大手在推动,那就是摩尔定律,而这著名定律的发明人就是高登·摩尔(Gordon Moore)。 1965年的一天，摩尔顺手拿了把尺子和一张纸，画了一张草图，纵坐标代表不断发展的集成电路，横坐标是时间。他在月份上逐个描点，得到一幅增长的曲线图。这条曲线显示出每24个月，集成电路由于内部晶体管数量的几何级数的增长，而使性能几乎翻倍提高，同时集成电路的价格也恰好减少一倍。后来高登·摩尔把时间调整为18个月。摩尔是在集成电路技术的早期作出结论的，那时候，超大规模集成电路技术还远未出现，所以他在1965年的预言并未引起世人的注意。 高登·摩尔的另一壮举是在1968年与罗伯特·诺伊斯带头率领一群工程师离开仙童公司，成立了一家叫集成电子的公司，简称“Intel”，这就是今日名震世界的英特尔公司。 阿达·奥古斯塔，19世纪诗人拜伦的女儿，数学家。穿孔机程序创始人，建立了循环和子程序概念。为计算程序拟定“算法”，写作的第一份“程序设计流程图”，被珍视为“第一个给计算机写程序的人”。
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
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。
信息学竞赛计算机基础知识讲义-范奂垒
初试：初试全部为笔试，满分100分。试题由四部分组成： 1、选择题：共20题，每题1．5分，共30分。每题有5个备选方案；前10个题为单选题门每题有且只有一个正确答案），后10题为复选题（即每题有1至5个正确答案，只有全部选对才得分）。试题内容包括计算机基本组成与原理、计算机基本操作、信息科技与人类社会发展的关系等等。 2、问题求解题：共2题，每题5分，共10分。试题给出一个叙述较为简单的问题，要求学生对问题进行分析，找到一个合适的算法，并推算出问题的解。答案以字符串方式给出，考生给出的答案与标准答案的字符串相同，则得分；否则不得分。 3、程序阅读理解题：共4题，每题8分，共32分。题目给出一段程序（没有关于程序功能的说明），有时也会给出程序的输入，要求考生通过阅读理解该段程序给出程序的输出。输出以字符串的形式给出，如果与标准答案一致，则得分；否则不得分。 4、程序完善题：共2题，每题14分，共28分。题目给出一段关于程序功能的文字说明，然后给出一段程序代码，在代码中略去了若干个语句并在这些位置给出空格，要求考生根据程序的功能说明和代码的上下文，填出被略去的语句。填对的，则得分；否则不得分。 内容与要求： 1、计算机的基本常识 ●计算机和信息社会(信息社会的主要特征、计算机的主要特征、数字通信网络的主要特征、数字化) ●信息输入输出基本原理(信息交换环境、文字图形多媒体信息的输入输出方式) ●信息的表示与处理(信息编码、微处理部件MPU、内存储结构、指令，程序，和存储程序原理、程序的三种基本控制结构) ●信息的存储、组织与管理(存储介质、存储器结构、文件管理、数据库管理) ●信息系统组成及互连网的基本知识(计算机构成原理、槽和端口的部件间可扩展互连方式、层次式的互连结构、互联网络、TCP／IP协议、HTTP协议、WEB应用的主要方式和特点) ●人机交互界面的基本概念(窗口系统、人和计算机交流信息的途径(文本及交互操作)) ●信息技术的新发展、新特点、新应用等。 2、计算机的基本操作 ●WINDOWS和LINUX的基本操作知识 ●联网的基本使用常识(网上浏览、搜索和查询等) ●常用的工具软件使用(文字编辑、电子邮件收发等) 3、程序设计的基本知识 数据结构： ●程序语言中基本数据类型(字符、整数、长整数、浮点) ●浮点运算中的精度和数值比较 ●一维数组(串)与线性表 ●记录类型(PASCAL)／结构类型(C) 程序设计： ●结构化程序设计的基本概念 ●阅读理解程序的基本能力 ●具有将简单问题抽象成适合计算机解决的模型的基本能力 ●具有针对模型设计简单算法的基本能力 ●程序流程描述(自然语言／伪码／NS图／其他) ●程序设计语言(PASCAL／C／C++，) 基本算法处理： ●初等算法(计数、统计、数学运算等) ●排序算法(冒泡法、插入排序、合并排序、快速排序) ●查找(顺序查找、二分法) ●回溯算法
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。
计算机中的数据与编码
计算机中的数据与编码 一、数据的单位与存储形式（掌握） 1．数据是指能够输入计算机并被计算机处理的数字、字母和符号的集合。 2．在计算机内部，数据是以二进制的形式存储和运算的。 3．数据的表示形式：数据的最小单位是二进制的一位数（Bit）。 4．数据的存储形式：数据存储的最小单位是Byte。 5．文件存储的最小单位是簇 6．一个字节（Byte）由八个二进制位组成。 7．通常一个英文字符用一个字节存储,一个汉字机内编码需要两个字节甚至更多的字节来存储。 8．在计算机中常用一个字来表示该种计算机能最方便、最有效地进行操作的数据或信息的长度。一个字由若干字节组成。通常将组成一个字 的位数叫作该字的字长。例如：在8位机中，每个字由一个字节组成； 在16位机中，每个字由两个字节组成。 9．单位换算：1GB=1024MB 1MB=1024KB 1KB=1024B=210B 1TB=1024GB 二、字符的编码（理解） 字符编码就是规定用怎样的二进制码来表示字母、数字以及专门符号。在计算机系统中，有两种重要的字符编码方式：EBCDIC和ASCⅡ。前者主要用于IBM的大型主机，后者则用于微型机与小型机。 1．ASCII码 （1）ASCII是美国标准信息交换码(American Standard Code for Information Interchange),它已被国际化组织接收为国际标准。 （2）ASCII码有7位，它包含10个阿拉伯数字、52个英文大小写字母、 32个标点符号和运算符以及34个控制码。总共128个符，所以可用7 位码（27=128）来表示。具体编码见课本P16。通过表可以确定一个数 字、字母、符号或控制码的ASCII码。例如，数字“0”的ASCII码是？， “9”的ASCII码是？；字母“A”的ASCII码是？，“a”的ASCII码是？。
信息学奥赛基础知识习题(标准答案版)
信息学奥赛基础知识习题(答案版） 一、选择题（下列各题仅有一个正确答案，请将你认为是正确的答案填在相应的横线上) 1. 我们把计算机硬件系统和软件系统总称为 C 。 (A)计算机CPU （B）固 件 (C）计算机系统 (Ｄ）微处理机 2．硬件系统是指 D 。 (A）控制器,器运算 (B）存储器,控制器 (C)接口电路,I/O设备（D)包括(A)、(B）、(C） 3．计算机软件系统包括 B 。 A) 操作系统、网络软件Ｂ）系统软件、应用软件 C）客户端应用软件、服务器端系统软件 D) 操作系统、应用软件和网络软件 4.计算机硬件能直接识别和执行的只有Ｄ。 (A)高级语言(B)符号语言 (Ｃ)汇编语言(D)机器语言 5.硬盘工作时应特别注意避免Ｂ。 (A)噪声 (B)震动 (C)潮 湿（Ｄ)日光 6．计算机中数据的表示形式是Ｃ。
（Ａ)八进制(B)十进制 (C)二进 制 (D)十六进制 ７．下列四个不同数制表示的数中，数值最大的是 A 。 （A）二进制数11０11１01 （B）八进制数３３4 (C）十进制数２１９（D)十六进制数DA 8.Wｉnｄowｓ９ｘ操作系统是一个 A 。 (Ａ)单用户多任务操作系统(Ｂ)单用户单任务操作系统 （C)多用户单任务操作系统 (D）多用户多任务操作系统 ９．局域网中的计算机为了相互通信,必须安装_＿＿B__。 (A）调制解调器(B)网卡(Ｃ)声卡（Ｄ)电视卡 １0．域名后缀为ｅdu的主页一般属于_＿A____。 (A）教育机构(B）军事部门（C）政府部门（D）商业组织 １1．香港在世界上注册的顶级域名是_＿A____。 （A)ｈk(B)ｃn(Ｃ）tw(D）cｏm 12.计算机能够自动、准确、快速地按照人们的意图进行运行的最基本思想是（ D )。 （A）采用超大规模集成电路 (B)采用CPＵ作为中央核心部件 （C)采用操作系统（D)存储程序和程序控制 1３.设桌面上已经有某应用程序的图标，要运行该程序，可以 C 。
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/ad11823837.html, Journal of Software, Vol.19, No.7, July 2008, pp.1683?1692 https://www.wendangku.net/doc/ad11823837.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/ad11823837.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/ad11823837.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