一种多维并行报文分类算法
数据包的分类
数据包的分类 刘杰 111220065 引言： 传统上，网络路由器通过同样的方式处理到来的数据包来提供最大努力地服务。随着新应用的出现，网络服务供应商希望路由器向不同的应用提供不同的服务质量（QoS）级别。为了满足这些服务质量(QoS)需求，路由器需要实现新的机制，例如许可控制，资源预约，每个数据流的排队，和均衡调度。然而，要实行这些机制的先决条件是路由器要能够对进入的数据流量进行甄别并分类成不同的数据流。我们称这些路由器为流量感知的路由器。一个流量感知的路由器与传统路由器的区别是，它能够持续地跟踪通过的流量并且针对不同的流量应用不同级别的服务。 所有的流量通过不同的规则来加以指定，每一条规则都是由一些通过用特定的值与分组字段进行比较的操作组成。我们称一个规则的集合为分类器。它的形成主要基于一些标准，而这些标准将要用来将不同的数据包分类到一个给定的网络应用。既然一个分类器要定义数据包的属性或者内容，那么数据包分类就是一个识别某个规则或者一个数据包符合或匹配的规则集合的过程。为了详细说明一个具有数据包分类能力的流量感知路由器所提供的各种各样的服务，我们运用了一个在表3.1中展示的示例分类器。假设在图3.1中显示的示例网络中，这个分类器被安装于路由器R中。
在示例分类器中只有四条规则，路由器X提供以下的服务： 数据包过滤：规则R1阻塞所有从外部进入网络A的远程登录连接，其中A可能是一个私有的用于研究的网络。 策略路由：在网络B到D的通过图3.1底部的ATM网络的应用层中，规则R2能够利用实时传输协议（RTP）让路由器传送所有的实时通信量。 流量监管：规则R3限制由C到B的所有传输协议（TCP）的流量速率不超过10Mbps。 有关规则、分类器和包分类的正式描述是在Lakshman 和Stiliadis的工作中给出
产业集聚度的测算
一 产业集聚度概念和测度方法 产业集中度的概念：产业集中度也叫市场集中度，是指市场上的某种行业内少数企业的生产量、销售量、资产总额等方面对某一行业的支配程度，它一般是用这几家企业的某一指标（大多数情况下用销售额指标）占该行业总量的百分比来表示。 产业集聚测度方法 1、 集中度（Concentrion ration of industry ） 行业集中度是用规模最大的几个地区有关数值(销售额、就业人数、生产额等) 占整个行业的份额来度量。计算公式为： 11n i i n N i i X CR X ===∑∑ 其中n CR 代表X 产业的集聚度，1n i i X =∑代表规模最大几个地区X 产业的销售额 或者生产额、就业人数等，1N i i X =∑代表全部地区X 产业的销售额或者生产额、 就业人数等。 优点：计算方法简单，采用最常用的指标，能够形象的反应产业集聚水平。 缺点：一是集聚度的测算季节容易受到n 值选取的影响，二是忽略了规模最大地区之外其它地区的规模分布情况， 三是不能反映规模最大地区内部之间产业结构与分布的差别。 2、 区位熵（Entropy index ） 所谓熵, 就是比率的比率，它由哈盖特（P ·Haggett ）首先提出并用于区位分析中。区位熵， 又称专门化率，用以衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面。在产业结构研究中，通常用于分析区域主导专业化部门的状况。计算公式为： 11E /i i ij n n i i i i q Q q Q === ∑∑ 其中E ij 表示某区域i 部门对于高层次区域的区域熵；i q 为某区域部门的有关
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
机器学习常见算法分类汇总
机器学习常见算法分类汇总 ?作者：王萌 ?星期三, 六月25, 2014 ?Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算 ?10条评论 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习：
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习： 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习：
(完整版)产业集聚测量方法
摘要：本文介绍了目前常用的产业集聚测量方法，主要包括：行业集中度、赫芬达尔指数、熵指数、空间基尼系数、E－G指数。通过对比分析，阐述了各种测量方法的优缺点。分析认为，E－G指数是测量产业集聚比较适合的方法，但受制于数据的可获取性。 关键词：产业集聚测量 一、前言 区域经济理论认为，产业集聚对一个地区整体产业竞争力及区域经济增长具有重要影响。因此推动产业集聚成为了许多地方政府发展区域经济的重要手段。制定产业集聚相关政策必须以实证研究为基本前提，而对于产业集聚的实证研究，一个最根本的问题是如何测度产业的集聚度水平，因为无论是单纯进行产业集聚的研究还是探讨产业集聚对经济增长、经济稳定以及其他方面的影响，它都直接影响到最终研究结论的可信程度。 二、产业集聚常用的测量方法 目前比较常用的产业集聚测量方法主要有：行业集中度、赫芬达尔指数、熵指数、空间基尼系数、E－G集聚指数。 1、行业集中度 行业集中度是一种比较简单的指标，用来衡量某产业规模最大的前几个地区在全国所占的份额。其计算公式如下： 其中IC代表行业集中度；A i代表产业A中排名第i位区域的产值或者销售额、从业人员等；N代表产业A中的地区数目。上式表明行业集中度等于产业A中规模排名前n位 (n一般取4或8)的区域企业规模之和占产业A 全国总规模的比例。由于IC主要反映行业在几个区域的集中程度，没有涉及到行业的企业数目与行业总规模之间的差异，行业集中系数就是为了弥补这个缺陷。以P表示计算的企业占行业企业总数的比例：
那么，行业集中系数 CC可表示为： 行业集中度与集中系数能够形象地反映产业区域集中水平以及行业中企业数量的影响，测算方法便捷直观。 然而，行业集中度指标存在一些缺点:第一，仅说明了产业分布规模最大的几个地区的情况，而忽略了其余地区 的规模分布情况；第二，不能反映最大几个地区的个别情况；第三，存在选取规模最大的区域数目不同集中度 结果不同的问题。因此，一般较少单独用来测度产业集聚的情况，更多的是把它作为一个辅助指标。 2、赫芬达尔指数 赫芬达尔指数 (HHI)是产业经济学中衡量市场结构的一个主要指标，也可以用来衡量产业集聚程度，其计算公 式为： 其中A代表产业总规模，A i代表区域i的产业规模，N代表产业中的地区数目。HHI实质上是给产业中每个地区的市场份额赋予一个权重，此权重又以市场份额来代替。HHI的取值范围是[1/N，l]，取值越大表示产业地理 集聚程度越高。极端情况下，如果一个产业所有的经济活动都集中在一个地区，那么该产业的HHI为最大值l； 而如果该产业的经济活动均匀分布在N个地区，那么这时HHI为最小值1/N。 赫芬达尔的优点是能够比较准确地反映产业地区集中程度，因为它考虑了地区数目和地区产业规模两个因素 的影响；计算上比较简便，容易理解。但是赫芬达尔指数的不足在于它没有考虑其他产业的空间分布，使得不 同产业之间难以进行比较。此外，这一指数没有考虑不同地区的地域面积差异，因此难以反映产业分布的实际 情况。 3、熵指数 熵指数的计算公式为：
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。
R语言常用包分类
1、聚类 ?常用的包：fpc，cluster，pvclust，mclust ?基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara ?基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana ?基于模型的方法: mclust ?基于密度的方法: dbscan ?基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust ?基于验证的方法: cluster.stats 2、分类 ?常用的包： rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree， maptree，survival ?决策树: rpart, ctree ?随机森林: cforest, randomForest ?回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals ?生存分析: survfit, survdiff, coxph 3、关联规则与频繁项集 ?常用的包：
arules：支持挖掘频繁项集，最大频繁项集，频繁闭项目集和 关联规则 DRM：回归和分类数据的重复关联模型 ?APRIORI算法，广度RST算法：apriori, drm ?ECLAT算法：采用等价类，RST深度搜索和集合的交集：eclat 4、序列模式 ?常用的包：arulesSequences ?SPADE算法：cSPADE 5、时间序列 ?常用的包：timsac ?时间序列构建函数：ts ?成分分解: decomp, decompose, stl, tsr 6、统计 ?常用的包：Base R, nlme ?方差分析: aov, anova ?密度分析: density ?假设检验: t.test, prop.test, anova, aov ?线性混合模型：lme
产业集聚测度方法的研究综述
2008/11 总第379期 商业研究 COMM ERC I AL R ES EARCH 文章编号:1001-148X (2008)11-0064-03 产业集聚测度方法的研究综述 刘斯敖 (河海大学商学院,江苏南京210098) 摘要:产业集聚测度方法是产业集聚研究重要的工具,一直倍受经济学家关注。随着产业集聚理论的 演变与发展,其测度方法也在不断演变与发展。对产业集聚测度方法进行输理与比较分析,以供更好地选择与运用。 关键词:产业集聚;测度方法;研究中图分类号:F22419 文献标识码:B 收稿日期:2007-12-13 作者简介:刘斯敖(1975-),男,河海大学商学院博士研究生,浙江工业大学之江学院讲师,研究方向: 区域经济与产业。 产业集聚作为一种重要的产业空间分布,一直以来备受经济学家的关注。从早期马歇尔的外部性和韦伯的区域经济理论开始,产业集聚的外部规模经济、溢出效应得到了广泛的研究和探讨(胡佛,1990; Fujita&Thisse,2004);以克鲁格曼、藤田昌久等为代 表的新经济地理理论(Krug man,1991;Fujita etal, 1999)又提出了集聚经济的内部规模经济。中间投入 品和劳动力的共享、知识的溢出(马歇尔,1890)、运输费用的节约(韦伯,1909)以及专业化分工与协作所带来的各种交易成本的降低,使产业集群成为许多国家和地区获取竞争优势的源泉(M ichael Por 2 ter,1990)。 早期的研究侧重于对产业集聚定性的观察与描述,随着研究地深入,产业集聚程度与影响集聚的关键因素的定量测度开始成为区域经济学家们关注的课题。随着产业集聚理论的发展,有关产业集聚程度的测度方法不断发展与完善,经历了有集中率、区位熵、赫芬达尔指数、空间基尼系数、EG 指数等的发展过程。 一、集中度(Concentri on ration of industry )行业集中度是用规模最大的几个地区有关数值 (销售额、就业人数、生产额等)占整个行业的份额 来度量。计算公式为:CR n = ∑n i =1X i ∑N i =1 X i 其中,CR n 代表X 产业的市场集中度, ∑n i =1 X i 代表 规模最大的几个地区X 产业的销售额或生产额、就业 人数等, ∑N i =1 X i 代表全部地区X 产业的销售额或生产 额、就业人数等。徐康宁、冯春虎(2003)运用指标计算了中国制造业28个行业1997年的地理集中度。在研究产业地理集聚中,CR n 也经常作为一个辅助的指标加以使用,如罗勇、曹丽莉(2005)和王子龙等 (2006)在测算制造业集聚程度和中国高科技产业集 聚程度时使用了集中度作为集聚程度测算一个辅助指标进行分析。 在各种测度产业集聚水平的方法中,集中度是最简单、最常用的计算指标,能够形象地反映产业市场集中水平。但是,集中度也存在不少缺陷:一是CR n 的值易受n 的影响,n 越大即选择地区越多,CR n 就会越大,二是忽略了规模最大地区之外其它地区的规模分布情况,三是不能反映规模最大地区内部之间产业结构与分布的差别。 二、区位熵(Entr opy index ) 所谓熵,就是比率的比率,它由哈盖特(P ? Haggett )首先提出并用于区位分析中。区位熵,又称 专门化率,用以衡量某一区域要素的空间分布情况,反映某一产业部门的专业化程度,以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面。在产业结构研究中,通常用于分析区域主导专业化部门的状况(崔功豪等,2003)。 区位熵的计算公式为:E ij = q i ∑n i =1 q i / Q i ∑n i =1 Q i 式中,E ij 表示某区域i 部门对于高层次区域的区域熵;q i 为某区域部门的有关指标(通常可用产值、产
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
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
三种包分类算法的实现 SX1116090
简单实现包分类算法 概要 包分类是VPNs、下一代路由器、防火墙等设备的关键技术。包分类算法研究具有十分重要的意义，是目前的热点之一。本文介绍了常用的包分类算法，分析了它们的优缺点，并简单实现线性、Hicuts 和Hypercut三种基本算法，对这三种算法进行性能对比。
一、包分类算法背景 路由器的主要功能是将一个网络的IP数据报（包）Packet转发到另一个网络。传统路由器仅根据数据包的目的地址对数据包进行转发，提供未加区分的尽力服务(Best Effort Service)，这是一维报文分类的典型形式：对所有的用户报文一视同仁的处理。但是，随着因特网规模的不断扩大和应用技术的进步，越来越多的业务需要对数据包进行快速有效的分类以便区别处理提供不同级别的服务，因此路由器还需要对数据包进行进一步的处理。最常见的是根据安全性需要，对包进行过滤，阻止有安全隐患的数据包通过。因此，研究高速包分类算法具有十分重要的意义。 因特网是由许许多多的主机及连接这些主机的网络组成，主机间通过TCP ／IP协议交换数据包。数据包从一个主机穿过网络到达另一个主机，其中就需要路由器提供数据包转发服务。近年来，因特网己经从主要连接教育机构的低速网络迅速成为重要的商业基础设施。现在，因特网正呈现两方面的新变化：一方面，因特网上的用户正在呈现爆炸性增长，Web站点正在迅速增加，需要宽带网络的多媒体应用正在日益普及，因特网的通信量也正在呈现爆炸性增长，因特网正日益变得拥挤：另一方面，因特网上的用户正呈现许多不同的种类，从以浏览和下载资料为主的普通家庭用户到经营电子商务的大型企业等等，这些用户从安全、性能、可靠性方面对因特网的期望是不同的。人们希望路由器能够具有诸如数据包过滤、区分服务、QoS、多播、流量计费等额外功能。所有这些处理都需要路由器按某些规则将数据包进行分类，分类后的数据构成许多“流’’，再对每一个流分别进行处理。对于网络流量的不断增长问题，由于光纤技术和DWDM 技术的发展使得链路的速率不再成为瓶颈，已经满足了大流量传输的需求，这就使得路由器的处理速度成为网络整体速度的一个瓶颈。这主要由于路由器需要对每个输入包执行许多操作，包括十分复杂的分类操作。例如，它们需要对每个输入包执行最长前缀匹配以发现其下一跳地址：需要对每个输入包执行多维包分类以便在执行缓冲器管理、QoS调度、防火墙、网络地址翻译、多播服务、虚拟专用网、速率限制、流量计费等任务时区别对待不同的包。因此，为了满足服务快速性和服务多样性这两方面的需要，就必须研究相应的快速包分类算法应用到实际路由中。
31.ENVI 最小距离分类阈值
徐老师： 您好！ 我周六日休息了所以今天才看到您的邮件，抱歉没有及时答复您。 您的问题: 我不明白，如果您的row total不是理解成相加的含义，改如何理解？我想知道它是由哪些数值得到的100％? 我支持您的观点，row total是应该理解成相加的含义，但是这个地方横向相加确实不得100,也不可能都是100，具体什么原因我找了好久也没有找出来，我确实不是很清楚，我需要向美国ITT公司确认一下，非常抱歉。 最小距离分类的时候要设定两个阈值，这两个阈值是必须设定的，那么范围是否在0～255之间？书上写的以DN值的方式输入一个值是否是这个意思？ 您知道，您选择了一类感兴趣区，就有了这类感兴趣区影像DN值在各波段的均值，最小距离分类时，影像中每一个像素归为哪一类就是由像元DN值与该均值的距离来确定的。 如果您不设定任何阈值也是可以的（选择NONE），系统将默认将所有的像元全部按最小距离分类。 如果要对所有的类别使用同一个阈值（选择Single Value），在“Max stdev from Mean”文本框中您可以输入一个标准差。这个标准差是可以按照像元DN值和类别在各波段的均值来计算的，并不是DN值，范围也不是在0~255之间。或者在“Max Distance Error”文本框中输入一个值。这个值就是待分类像元与类别在各波段的均值之间的欧式距离，也不是DN 值，范围也不是在0~255之间，同样是需要计算的。 如果在“Set Max Stdev From Mean”和“Set Max Distance Error”文本框中都设定了阈值，分类就用两者中较小的一个来判定哪些像元将被分类。 一般来说最小距离法误差还是比较大的，这个方法在实际应用中不是很好，建议使用其他方法，如最大似然法、支持向量机分类法等。 best wishes! 仰满荣(Miss Yang )
南通市现代服务业集聚水平测度实证研究
南通市现代服务业集聚水平测度实证研究 服务业集群化发展已经成为现代城市发展的重要现象。南通应致力于打造现代服务业产业集聚区，更好的发挥集聚效应，促进经济快速健康发展。运用改进的区位熵和空间基尼系数对南通2013年现代服务业的集聚程度进行测度，得出南通现代服务业产业间集聚水平极不均衡，行业内部各指标间协调性较差等结论，由此提出优化布局、健全机制、创新驱动以及建设服务平台等产业集聚措施。 标签：南通市；现代服务业；集聚测度；空间基尼系数；改进区位熵 1研究背景 现代服务业是依托信息技术和现代管理理念而发展起来的知识密集型服务业。我国经济正由“服务经济”主导进入向“现代服务业”为主导转变。现代服务业相比较传统服务业、制造业等产业有着更低的资源消耗和更高的产业关联带动性，发展现代服务业已经成为各地产业调整、提升经济发展质量的重要战略任务。参照中华人民共和国国民经济行业分类标准及经济合作与发展组织的分类标准，本文将交通运输、仓储和邮政业、信息传输、计算机服务和软件业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、科学研究、技术服务和地址勘查业以及文化、体育和娱乐业划归为现代服务业范畴。 近年来，服务业集群化发展已经成为城市发展的重要现象。集群化，是指某个特定产业中相互关联的若干企业和机构，在地理位置上的相对集中。产业集聚能够提高生产效率、降低交易和信息成本、增强企业竞争力，促进区域经济的发展。为了追求规模经济和外部效应，更有效的满足需求，现代服务业需要更接近生产企业和消费者的需求地，另外现代服务业对信息和知识的依赖性较高，信息和知识往往形成一定空间范围的集聚，从而导致服务业相关资源、要素和企业在地理空间上的集中化。 我国学者对现代服务业集聚的研究相对比较晚，随着现代服务业的不断发展，学者的研究成果日渐丰富。研究领域主要涉及形成机制、动力机制、功能作用、发展演变机制、影響因素以及集聚水平测量等。笔者通过中国知网的中国全文期刊数据库，对产业聚集度研究进行检索。以“篇名=服务业+集聚+测度（测量）”为检索词进行精确搜索，我国学者对服务业集聚水平测量的研究始于“九五”末期，利用测度模型对相关地区及产业的产业集聚度、影响因素、动力机制、区域差异分析以及与制造业集聚比较等问题进行研究。 南通在“十二五”规划中明确提出建设“长三角北翼经济中心”的城市战略发展定位。南通应致力于加快发展现代服务业，推动区域协调发展，打造现代服务业产业集聚区，更好的发挥集聚效应，促进经济快速健康发展。因此有必要对南通目前服务业产业集聚水平和发展途径进行研究。 2南通服务业聚集水平测度实证研究
数据挖掘主要算法
朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。 3. 如果中的某一项为0，则其联合概率的乘积也可能为0，即2中公式的分子为0，为了避免这种现象出现，一般情况下会将这一项初始化为1，当然为了保证概率相等，分母应对应初始化为2（这里因为是2类，所以加2，如果是k类就需要加k，术语上叫做laplace 光滑, 分母加k的原因是使之满足全概率公式）。 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树： 决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。 信息熵的计算公式如下:
其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。 现在选中一个属性xi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’=p1*H1+p2*H2.，则此时的信息增益ΔH=H-H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic回归： Logistic是用来分类的，是一种线性分类器，需要注意的地方有： 1. logistic函数表达式为： 其导数形式为： 2. logsitc回归方法主要是用最大似然估计来学习的，所以单个样本的后验概率为： 到整个样本的后验概率：
城市化水平测度方法研究综述
基金项目石河子大学校级项目:新疆城市化水平综合评价研究(RWSK 2006-Y22)。 作者简介徐秋艳(1972-),女,河南省兰考人,硕士,讲师,从事统计学 及经济学的教学与研究。 收稿日期2007-07-30 城市化,是当今世界上重要的社会、经济现象之一。在其各种各样的定义中,较为主要的提法是“人口向城市集中的过程”,这一过程包含了社会、人口、空间及经济转换等多方面的内容。城市化水平即指城市化发展的程度,对它的测度一般采用城市地区人口占地区人口的比重。目前国内外学者对城市化水平的测度方法主要有两种:单一指标法和复合指标法。笔者对目前国内外学者城市化水平的测定作一回顾与总结,并简要地对各种方法作一评论,使读者对这一方面的研究情况有所了解,以便明确进一步深入研究的方向。1 国外研究综述 对单一指标法研究具有代表性学者如诺瑟姆把一个国家或地区的城镇人口占总人口的比重作为衡量一国或一个地区的城镇化水平。 国外对于复合指标法来衡量城市化水平的系统研究的著述并不多见,大多分散于各种社会、经济发展理论中。由于发达国家已经基本完成城市化的过程,近年来甚至出现了逆城市化现象,因此对于复合指标法的研究,比较成熟的有以下几种:第一,联合国和社会事务部统计处建立的指标系统采用19个社会经济指标来考察各发达国家和发展中国家与经济、社会、人口统计变化之间的关系。第二,英国地理学家克劳克从人口、职业、居住及距离城市中心距离远近等16个指标进行分析,建立城市化的指标系统。第三,美国斯坦福大学社会学教授因克尔斯提出的现代化指标体系。该标准作为现代化的标准体系在国际上较为通行。尽管该指标体系并非直接描述城市化,但是它可以反映城市化中相当大的一部分内涵。此外,1980年经济合作与发展组织提出的社会指标体系15项,1982年英国制定的社会指标体系10项,1982年印度提出的社会指标体系7项,1986年欧洲的33个世界卫生组织成员国联合发起建立“健康城市”,提出38项目标等,也是对现代化评价指标体系的有益探索,可供借鉴。 2国内研究综述 单一指标法最常用的是人口指标法,即城市人口占总人口的比重。但这种方法却存在以下问题:一是市镇的建制标准多次发生变动。由于市镇人口的多少与市镇的设置标准密切相关,不断地调整市镇的设制标准必然会导致同一地区设市(镇)前后城镇人口的统计出现差异,从而不能如实地反映出该地区城市化水平的变化。二是城镇人口统计的地域范围与城镇实体的地理界线不一致。我国城镇人口的统计是按市镇的辖区范围为单元进行的,而中国市镇的行政辖区要远比城镇的实体范围大。1980年实行的撤县建市、撤乡建镇以及市带县的体制,使统计出的城镇人口中包含了大量的农业人口,导致测出的城市化水平不真实。另外国民经济统计资料及人口普查都是以各级行政区为基本单元统计的,一旦行政区划改变,本来在实体上并没有很大变化的城市人口,在统计资料上却有了很大的变化。三是城镇人口的统计对象没有形成统一的标准。1963年以前,我国把市镇辖区内的全部常住人口都统计为城镇人口。1964年以后,规定只限于市镇辖区内的非农业人口为城镇人口。1982年以后,又把区内农业人口统计在内。1980年以后,有大量流动人口涌入城市,对城市的发展起很大作用,但是他 们却不被公安部门登记为城镇非农业人口,而这部分人口无论是从事的职业上,还是在生活和集聚性上,都具有相当大程度的城市特性。有的学者曾对城市人口占总人口的比重这一指标的计算方法做出相应的修正,用以消除与实际的偏离,试图能反映一个地区比较真实的城市化水平。李文博等利用国民经济中从业人员的就业比重推算总人口中城市化人口比重。还有采用非农业人口比重指标,即某一地区的非农业人口占总人口的比重作为城市化水平评价指标。这一指标体现了人口在经济活动上的结构关系,较准确把握了城市化的经济意义和内在动因。但由于存在大量在城市从事各种各样工作的非农业人口,使该指标与实际也有很大偏离。此外,还有采用城市用地指标等进行衡量。赵燕菁将城市化看作对社会分工水平和规模的度量。在这个新的理论看来,将职业和居住的空间位置作为分析的基础本身就是不牢靠的。真正的城市化指标应当建立在分工的基础上,这种分工无论发生在什么地方都一定会推动城市化的进程。他在参与一项关于中国城市化道路的中美合作研 城市化水平测度方法研究综述 徐秋艳 (石河子大学商学院商务信息系,新疆五家渠831300) 摘要对国内外学者有关城市化水平的测定作了回顾与总结,并简要地对各种方法作一评论,使读者对目前在这一方面的研究情况有所了解,以便明确进一步深入研究的方向。关键词城市化;城市化水平;测度法中图分类号F291文献标识码A 文章编号0517-6611(2007)29-09407-02Summarization of Researches on Measuring Method of Urbanization Level XU Qiu 蛳yan (College of Business,Shihezi University,Wujiaqu,Xingjiang 831300) Abstract Measuring methods of urbanization level of some scholars at home and abroad were reviewed and https://www.wendangku.net/doc/c018713080.html,mentary on each method was briefly conducted,which helped readers to understand the current research situation in this aspect and nail down the direction of further study. Key words Urbanization;Urbanization level;Measuring method 安徽农业科学,Journal of Anhui Agri.Sci.2007,35(29):9407-9408责任编辑曹淑华责任校对王淼
数据挖掘算法摘要
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即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。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，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。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了
基于分类规则信息熵的报文处理算法
第３６卷第８期计算机工程２０１０年４月ＶｏＬ３６Ｎｏ．８ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｄｎｇＡｐｒｉｌ２０１０?软件技术与数据库?文章编号ｔｌ伽ｍ—３４２８（２０ｌｏ）０８—．，¨９ｌ—０２文献标识码：Ａ中图分类号；ＴＰ３９３基于分类规则信息熵的报文处理算法 陈善雄１，彭茂玲２，余建桥１ （１．西南大学计算机与信息科学学院，重庆４００７１５；２．重庆城市管理职业学院，重庆４０００５５） 摘要：针对分类规则的预处理问题，提出离群属性检测分类算法。在报文分类规则属性域上计算离群属性子集．利用规则属性加权矢量计算加权距离，分析规则加权邻域的子空间离群影响网子，通过与离群因子阈值比较生成频繁匹配子集对规则进行预处理。实验结果表明，该算法能缩小后续报文的匹配范围，提高报文转发的匹配精度与速度。 关健蔼：分类规则；报文匹配；离群属性 ＰａｃｋｅｔＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ＢａｓｅｄｏｎＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＲｕｌｅＩｎｆｂｒｍａｔｉｏｎＥｎｔｒｏｐｙ ＣＨＥＮＳｈａｈ－ｘｉｏｎ９１，ＰＥＮＧＭａｏ．１ｉｎ９２，ＹＵＪｉａｎ－ｑｉａ０１ （１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４００７１５； ２．ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＣｉｔｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔＣｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００５５） ［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｆｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｕｌｅ，ｔｈｉｓｐａｐｏｒｐｒｏｐｏｓｅｓｏｕｔｌｉｅｒａｔｔｒｉｂｕｔｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｉｔａｃｃｏｕｎｔｓｏｕｔｌｉｅｒａｔｔｒｉｂｕｔｅｓｓｕｂｓｐａｃｅｏｎｐａｃｋｅｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｏｌｅａｔｔｒｉｂｕｔｅ，ＵＳｅＳｒｕｌｅａｔｔｒｉｂｕｔｅｗｅｉｇｈｔｅｄｖｅｃｔｏｒｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｗｅｉｇｈｔｅｄｄｉｓｔａｎｃｅ，ａｎａｌｙｚｅｓｓｕｂｓｐａｃｅｏｕｔｌｉｅｒｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｏｆｒｕｌｅｗｅｉｇｈｔｅｄｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄａｒｅａ．ａｎｄｇｅｎｅｒａｔｅｓｆｒｅｑｕｅｎｔｍａｔｃｈｉｎｇｓｕｂｓｅｔｂｙｃｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｏｕｔｌｉｅｒｆａｃｔｏｒｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖａｌｕｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｓｈｏｒｔｅｎｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｒａｎｇｏｆｆｏｌｌｏｗｐａｃｋｅｔ，ｅｎｈａｎｃｅｍａｔｃｈｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｓｐｅｅｄｏｆｐａｃｋｅｔｆｏｒｗａｒｄｉｎｇ． ［Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｕｌｅ；ｐａｃｋｅｔｍａｔｃｈｉｎｇ；ｏｕｔｌｉｅｒａｔｔｒｉｂｕｔｅ １概述 报文分类通常是根据数据报文头部的若干字段，把数据流划分为不同类别，以便对每一类数据流做不同处理。它用不同规则来标志各个数据流，每条规则根据对报文头部各字段的分析指出该数据流中的报文应当执行的操作…。报文分类在消息处理、内容过滤、支持ＱｏＳ路由器、防火墙、入侵检测和Ｗｅｂ信息检索等方面都有重要应用。目前报文分类算法研究主要集中在基于特殊的数据结构、几何空间映射、硬件优化以及规则启发这些方面Ｉｚ七Ｊ，对分类规则预处理的研究相对较少。在报文匹配过程中，不是所有规则都有相同的匹配频率。在对数据流进行分类处理时，大多数报文经常匹配的是部分分类规则，在大多数网络应用中，报文是以数据流形式到达网络设备。通常一个报文匹配某些规则后，后面的报文也要匹配相同的规则。因此，利用报文匹配过程的连续性，在分类规则集中生成频繁匹配子集时，对规则进行预处理，可加快报文匹配速度｜４】。本文通过信息熵选取具有离群属性的规则，即报文匹配频率低的规则，从而得到匹配频率高的频繁匹配子集。 ２报文分类定义 假定一个分类器佗是过滤规则的集合，也称为策略数据库、流分类器）含有Ｎ个过滤规则Ｒ『（１≤Ｊ≤＾Ｄ，给出报文分类的形式化定义。 定义ｌ属性矢量Ｖｉ＝（一１１１，Ｆ；［２１，…，Ｆｉ闻），其中，维数ｄ为规则集包含的属性总数，Ｆｉ［／１（１≤Ｊ≤由为属性，忉的取值，可能为空、单值、集合或区间。 定义２规则尺ｉ：（Ｋ，尸ｒｉ，Ａｉ），其中，＇，。为ｄ元属性矢量；肌表示这个规则在分类器中的优先级，当一个报文同时匹配多个规则时，它决定哪个规则优先匹配；Ａｒ表示当这个规则被匹配后对应报文所作的操作。 定义３对于报文Ｐ＝（尸［１】，Ｐ［２１，…，ＰＩｋｌ），Ｐ【『】（１≤＿『≤田为报文中属性Ｆ啪的取值，在给定的规则集ｃ＝｛冠１１≤ｉ＜ＮＩ（Ｎ为规则集包含的规则总数）中，查找具有最高优先权的凡，即Ｐｒ（Ｒｋ）＞Ｐｒ（Ｒｊ），Ｖｋ＊ｊ，１≤，≤Ⅳ，且满足Ｂ【司匹配风【ｆ１，称甩为报文Ｐ的匹配规则ｐ１。 ３基于分类规则信息熵的子空间选取 熵是信息理论中用来描述信息和随机变量不确定性的重要工具，设ｘ为随机变量，其取值集合为ｓ（嗣，ＰＯ）表示ｘ可能取值的概率，则ｘ的熵定义为 Ｅ（工）＝一∑Ｐ（工）１ｂ（Ｐ（工））（１）正５（Ｘ） 变量的不确定性越大，熵越大，所需的信息量也越大；熵值越小，不确定性越小。在此基础上，引入局部属性熵，定义如下： 假设ｄ维规则集Ｃ的属性集为Ｋ＝（Ｈｌ】，Ｅ【２】，…，Ｅ嘲），ｃ中规则Ｒ在属性Ｆｆ上的投影，记为ｎ，（尺），也（尺）为尺的￡邻域（￡为距离半径）。 作者简介：陈善雄（１９８ｌ一），男，讲师，主研方向：信息安全，网络系统集成；彭茂玲，讲师；余建桥，教授 收藕日期：２００９—０９—１９Ｅ?ｍａｉｌ：ｃｓｘｐｍｌ＠１６３．ｃｏｒｎ —哆ｌ一 万方数据