主要分类方法介绍

分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。

分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。

最常用的分类算法就是贝叶斯分类算法，（贝叶斯分类器）

用到的知识就是概率的东西

不准确的说，就是给它一些已经知道分类的例子作为样本，让它自己“找到”

分类标准。

说概念就太抽象，我给你举一些例子吧

比如程序是区分大豆和绿豆的。我们输入的数据是比如颜色值、半径大小，

属于黄豆还是绿豆等等（当然这是个简单的例子）。首先我们需要拿出一

些“豆子”的数据给程序，并告诉它是黄豆还是绿豆，然后通过自己的算法，

让程序“计算”出区分两种东西的“边界条件”，或者简单说就是提取特征（一

般用的比较多的就是距离）。这就相当于训练/学习等概念。

主要分类方法介绍

主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42]，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。

（1）决策树

决策树是用于分类和预测的主要技术之一，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、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。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的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。

主要的决策树算法有ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻，能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。

（2）贝叶斯

贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN（Tree Augmented Na?ve Bayes)算法，它是在贝叶斯网络结构的基础上增加属性对之间的关联来

实现的。

（3）人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种应用类似于大脑神经突触联接的

结构进行信息处理的数学模型。在这种模型中，大量的节点（或称”神经元”，或”单元”）之间相互联接构成网络，即”神经网络”，以达到处理信息的目的。神经网络通常需要进行训练，训练的过程就是网络进行学习的过程。训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能，经过训练的网络就可用于对象的识别。

目前，神经网络已有上百种不同的模型，常见的有BP网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络（Boltzmann机）、竞争神经网络（Hamming网络，自组织映射网络）等。但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。（4）k-近邻

k-近邻(kNN，k-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法。该方法就是找出与未知样本x距离最近的k个训练样本，看这k个样本中多数属于哪一类，就把x归为那一类。k-近邻方法是一种懒惰学习方法，它存放样本，直到需要分类时才进行分类，如果样本集比较复杂，可能会导致很大的计算开销，因此无法应用到实时性很强的场合。

（5）支持向量机

支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是Vapnik根据统计学习理论提出的一种新的学习方法[43]，它的最大特点是根据结构风险最小化准则，以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力，较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。对于分类问题，支持向量机算法根据区域中的样本计算该区域的决策曲面，由此确定该区域中未知样本的类别。

（6）基于关联规则的分类

关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域。近年来，对于如何将关联规则挖掘用于分类问题，学者们进行了广泛的研究。关联分类方法挖掘形如condset→C的规则，其中condset 是项(或属性-值对)的集合，而C是类标号，这种形式的规则称为类关联规则（class association rules，CARS）。关联分类方法一般由两步组成：第一步用关联规则挖掘算法从训练数据集中挖掘出所有满足指定支持度和置信度的类关联规则；第二步使用启发式方法从挖掘出的类关联规则中挑选出一组高质量的规则用于分类。属于关联分类的算法主要包括CBA[44]，ADT[45]，CMAR[46]等。

（7）集成学习（Ensemble Learning）

实际应用的复杂性和数据的多样性往往使得单一的分类方法不够有效。因此，学者们对多种分类方法的融合即集成学习进行了广泛的研究。集成学习已成为国际机器学习界的研究热点，并被称为当前机器学习四个主要研究方向之一。

集成学习是一种机器学习范式，它试图通过连续调用单个的学习算法，获得不同的基学习器，然后根据规则组合这些学习器来解决同一个问题，可以显著的提高学习系统的泛化能力。组合多个基学习器主要采用（加权）投票的方法，常见的算法有装袋[47]（Bagging），提升/推进[48, 49]（Boosting）等。

有关分类器的集成学习见图2-5。集成学习由于采用了投票平均的方法组合多个分类器，所以有可能减少单个分类器的误差，获得对问题空间模型更加准确的表示，从而提高分类器的分类准确度。

图2-5：分类器的集成学习

以上简单介绍了各种主要的分类方法，应该说其都有各自不同的特点及优缺点。对于数据库负载的自动识别，应该选择哪种方法呢？用来比较和评估分类方法的标准[50]主要有：（1）预测的准确率。模型正确地预测新样本的类标号的能力；（2）计算速度。包括构造模型以及使用模型进行分类的时间；（3）强壮性。模型对噪声数据或空缺值数据正确预测的能力；（4）可伸缩性。对于数据量很大的数据集，有效构造模型的能力；（5）模型描述的简洁性和可解释性。模型描述愈简洁、愈容易理解，则愈受欢迎。

各种分类算法比较

最近在学习分类算法，顺便整理了各种分类算法的优缺点。

1决策树（Decision Trees）的优缺点

决策树的优点：

一、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。

二、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。

三、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。

四、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。

五、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。

六、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。

七、可以对有许多属性的数据集构造决策树。

八、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：

一、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。

二、决策树处理缺失数据时的困难。

三、过度拟合问题的出现。

四、忽略数据集中属性之间的相关性。

2 人工神经网络的优缺点

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。

3 遗传算法的优缺点

遗传算法的优点：

一、与问题领域无关切快速随机的搜索能力。

二、搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，鲁棒性好。

三、搜索使用评价函数启发，过程简单。

四、使用概率机制进行迭代，具有随机性。

五、具有可扩展性，容易与其他算法结合。

遗传算法的缺点：

一、遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,

二、另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.没有能够及时利用网络的反馈信息,故算法的搜索速度比较慢，要得要较精确的解需要较多的训练时间。

三、算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。

4 KNN算法(K-Nearest Neighbour) 的优缺点

KNN算法的优点：

一、简单、有效。

二、重新训练的代价较低（类别体系的变化和训练集的变化，在Web环境和电子商务应用中是很常见的）。

三、计算时间和空间线性于训练集的规模（在一些场合不算太大）。

四、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。

五、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。

KNN算法缺点：

一、KNN算法是懒散学习方法（lazy learning,基本上不学习），一些积极学习的算法要快很多。

二、类别评分不是规格化的（不像概率评分）。

三、输出的可解释性不强，例如决策树的可解释性较强。

四、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。

五、计算量较大。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。

5 支持向量机（SVM）的优缺点

SVM的优点：

一、可以解决小样本情况下的机器学习问题。

二、可以提高泛化性能。

三、可以解决高维问题。

四、可以解决非线性问题。

五、可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。

SVM的缺点：

一、对缺失数据敏感。

二、对非线性问题没有通用解决方案，必须谨慎选择Kernelfunction来处理。

6 朴素贝叶斯的优缺点

优点：

一、朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

二、NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。缺点：

一、理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的（可以考虑用聚类算法先将相关性较大的属性聚类），这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

二、需要知道先验概率。

三、分类决策存在错误率

7 Adaboosting方法的优点

一、adaboost是一种有很高精度的分类器。

二、可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。

三、当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。而且弱分类器构造极其简单。

四、简单，不用做特征筛选。

五、不用担心overfitting。

8 Rocchio的优点

Rocchio算法的突出优点是容易实现，计算（训练和分类）特别简单，它通常用来实现衡量分类系统性能的基准系统，而实用的分类系统很少采用这种算法解决具体的分类问题。

9各种分类算法比较

根据这篇论文所得出的结论,

Calibrated boosted trees的性能最好，随机森林第二，uncalibrated bagged trees第三,calibratedSVMs第四，uncalibrated neural nets第五。

性能较差的是朴素贝叶斯，决策树。

有些算法在特定的数据集下表现较好。

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

最新生药学各章详细习题并答案

绪论 一、名词解释： 1.“生药” 2.“中药” 3.“草药” 4.“道地药材” 二、单项选择题： 1.我国十六世纪以前对药学贡献最大的著作( ) A.《本草图经》 B.《本草纲目拾遗》 C.《本草纲目》 D.《证类本草》 2.《本草纲目》是明代李时珍所著，其中收载药物( ) A.730种 B.1082种 C.1892种 D.12092种 答案： 一、名词解释： 1.“生药”：来源于天然的、未经加工或只经简单加工的植物类、动物类和矿物类药材。 2.“中药”：中医用以治病的药物，是根据中医学的理论和临床经验用于医疗保健的药物。 3.“草药”：局部地区民间草医用以治病或地区性口碑相传的民间药。 4.“道地药材”：来源于特定产区的货真质优的生药。 二、单项选择题： 1.C 2.C 第一章生药的分类与记载 第一节生药的分类 简答题： 生药学多采用按天然属性及药用部分的分类方法进行分类，其优点为何？ 答案：

答：按天然属性及要用部分的分类方法进行分类，便于学习和研究生药的外形和内部构造，掌握各类生药的外形和显微特征及其鉴定方法。 第二节生药的记载 填空题： 1.基源项包括、、和。 2.生药的拉丁名通常由和两部分组成。 答案： 填空题： 1.原植（动）物的科名植（动）物名称学名药用部分 2.动植物学名药用部分 第二章生药的化学成分及其生物合成 第一节生物的出生代谢产物与次生代谢产物 一、名词解释： 1.初生代谢 2.次生代谢 二、填空题： 1.初生代谢产物包 括、、、、、。 2.次生代谢产物包 括、、、、、、。 答案： 一、名词解释： 1.初生代谢：合成必需的生命物质的代谢过程。 2.次生代谢：利用初生代谢产物又产生对生物体本身常常无明显作用的化合物的过程。 二、填空题： 1.糖类氨基酸蛋白质脂肪酸酯类核酸 2.生物碱萜类挥发油酚类醌类内酯类苷类 第二节生药的化学成分 单项选择题： 1.挥发油常用的显色试剂是( )

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 ____________。

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，

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

简单分类方法及其应用__第1课时_导学案

《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

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。

郑大网络教育《生药学》各章在线测试及答案

《生药学》第01章在线测试 第一题、单项选择题（每题1分，5道题共5分） 1、我国及世界上的第一部药典是A A、新修本草 B、本草经集注 C、证类本草 D、本草纲目 2、现知我国最早的药物著作是c A、本草纲目C B、唐本草 C、神农本草经 D、证类本草 3、本草经集注的作者是b A、苏敬 B、陶弘景 C、李时珍 D、赵学敏 4、本草纲目的载药数达到了c A、８３８种 B、３６５种 C、１８９２种 D、１４１５种 5、生药的范围不包括c A、草药 B、提制化学药物的原料药 C、中药饮片 D、蒙药 第二题、多项选择题（每题2分，5道题共10分） 1、下面哪些属于生药的范围abcde A、甘草 B、牛黄 C、炉甘石 D、草乌 E、藏青果 2、下面关于道地药材的描述正确的有abde A、山药属于“四大怀药” B、麦冬属于“浙八味”之一 C、岷当归是四川省道地药材 D、宣木瓜是安徽省道地药材 E、砂仁、藿香是广东省的道地药材 3、下面关于《神农本草经》描述正确的有 A、成书于西汉末年。 B、作者为陶弘景 C、载药数达到了365种，分上、中、下三品 D、上品多无毒，中品有毒、无毒兼有，下品多有毒。 E、是我国现存最早的药物学专著 4、下面关于《唐本草》描述正确的是abcde A、又称为《新修本草》，成书于唐显庆四年。 B、作者苏敬、李勣等 C、首开图文对照先例 D、首次收载进口药如豆蔻、丁香等 E、为我国及世界上第一部药典。 5、下面关于《本草纲目》说法正确的有abcde A、作者李时珍，成书于明代。

B、载药数达1892种，成为当时的历史之最。 C、其所创建的分类法还影响至今。 D、被翻译成多国文字，并被达尔文称为是“百科全书”。 E、是对明代以前本草学的总结。 第三题、判断题（每题1分，5道题共5分） 1、＂四大怀药＂包括金银花、山药、牛膝、地黄。错误 2、中药包括中药材、中药饮片和中成药三大部分。正确 3、我国古代记载医学知识的书籍多称为＂本草＂。错误 4、《本草纲目》成书于清代，作者李时珍，载药数为１８９２种。错误 5、《经史证类备急本草》为唐慎微所著，又称为《证类本草》，成书于宋代，集前代本草学研究之大成。正确 《生药学》第02章在线测试 第一题、单项选择题（每题1分，5道题共5分） 1、下面哪个方法不属于生药常见的分类方法C A、按自然来源分类法 B、按入药部位分类法 C、按照生药的加工方法来进行分类 D、按功效及药理作用分类法 2、下面哪个药物属于解表药A A、麻黄 B、丹参 C、五味子 D、马钱子 3、薄荷中含的主要化学成分是C A、生物碱 B、蒽醌 C、挥发油 D、黄酮类 4、下面哪个选项不符合生药拉丁名的命名规则D A、动植物的学名的词或词组＋药用部分的名称 B、直接用原植物（动物）的属名或种名 C、原矿物的拉丁名 D、原植物的种名＋命名人 5、按照生药的药理功效分类方法，当归、熟地、阿胶、龙眼肉都属于是B A、滋阴药 B、补血药 C、补气药 D、补阳药 第二题、多项选择题（每题2分，5道题共10分） 1、生药的常见的分类方法有abcde A、按自然分类系统分类 B、按天然属性及药用部分分类 C、按化学成分分类 D、按功效及药理作用分类 E、按笔画顺序分类 2、下面主要含有蒽醌类成分的生药有 A、大黄 B、何首乌 C、黄芩 D、银杏叶 E、丹参 3、下面主要含有挥发油的生药有abde A、当归

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

简单分类法及其应用一

物质的分类（第一课时）教案 一、教学目标 (一) 知识与技能 1、了解分类法在日常生活中应用的普遍性和重要性。 2、从物质的组成和性质对物质进行分类，为研究物质的通性建立框架，将知识系统化。 3、掌握“交叉分类法”、“树状分类法”。 （二）过程与方法 多角度、多标准对化学知识进行分类，体验分类的重要性。 （三）情感态度与价值观 1、形成将生产、生活实践与所学的化学知识相联系的意识。 2、体验分类在化学、各科学习上的重要性，将“分类思想”灌输于脑中，能够在后面学习中进行实际应用，培养及时分类总结的良好学习习惯。 二、教学重、难点 教学重点：了解常见化学物质及其变化的分类方法。 教学难点：用多种不同的方法对化学物质及其变化进行分类 三、教学过程 【讲述】请同学们把书拿出来，翻到课本24页，这节课我们学习第二章第一节“物质的分类”。 【板书】第一节物质的分类 【引入】 【讲述】在生活中，我们经常采用分类法，这样可以提高工作、学习的效率，使我们更快、更便捷地达到目的。 【提问】你们能找出分类在生活中的例子吗？ 【学生活动】在教师的引导下回答：（大型商场中的物品分类、图书馆里书籍的分类、网络中的信息分类、QQ好友的分类等）。 【过渡】举了这么多应用分类的例子，那么分类的概念是什么呢？请阅读课本第24页第一段，找出分类法的概念。 【板书】§2.1.1简单分类法及其应用 【板书】一、分类法：将大量事物按照事先设定的“标准”进行划分。 【强调】这里的“标准”加了双引号，表示强调，那究竟什么是标准呢？举个简单的例子，我们班一共有八十几个学生，根据是否住校，可分为走读生和住读生，“是否住校”就是分类的标准。 【讲述】在划分时我们只用了“是否住校”这一个标准，因此，我们称这种只采用一个标准分类的方法为“单一分类法”。 【板书】二、分类的方法 1、单一分类法（单分类） 【转折】单一分类法使用简单，但是，由于这种分类方法具有一定的局限性，它所能提供的信息较少，因此，我们有必要再学习一些其他的分类方法，以弥补单一分类方法的不足，首先我们来学习一下交叉分类法。 那么，究竟什么是交叉分类法？接下来，我通过一个具体的例子来给你们讲述一下。

数据挖掘分类实验详细报告

《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程：

●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下：

教学方法的种类

教学方法有哪些 教学方法的理论是教学理论研究中不可缺少的重要组成部分。自从人类有教学活动开始，随之也就有了教学方法的创造和应用。在千百年的教学实践活动中，人们创造和总结出难以记数的各种教学方法。 一、教学方法的概念 1、中外对教学方法的不同界定 由于时代的不同，由于社会背景、文化氛围的不同，由于研究者研究问题的角度和侧面的差异，使得中外不同时期的教学理论研究者对“教学方法”概念的界说自然不尽相同。 2、教学方法不同界定之间的共性 （1）教学方法要服务于教学目的和教学任务的要求。 （2）教学方法是师生双方共同完成教学活动内容的手段。 （3）教学方法是教学活动中师生双方行为体系。 3、教学方法的内涵[重点] 教学方法，是教学过程中教师与学生为实现教学目的和教学任务要求，在教学活动中所采取的行为方式的总称。 教学方法的内在本质特点： （1）教学方法体现了特定的教育和教学的价值观念，它指向实现特定的教学目标要求。（2）教学方法受到特定的教学内容的制约。 （3）教学方法要受到具体的教学组织形式的影响和制约。 二、教学方法的分类 教学方法的分类就是把多种多样的各种教学方法，按照一定的规则或标准，将它们归属为一个有内在联系的体系。 （一）国外学者的教学方法分类模式 1、巴班斯基的教学方法分类 依据是对人的活动的认识, 认为教学活动包括了这样的三种成分，即知识信息活动的组织、个人活动的调整、活动过程的随机检查。把教学划分为三大类 第一大类：“组织和自我组织学习认识活动的方法”。 第二大类：“激发学习和形成学习动机的方法”。 第三大类：“检查和自我检查教学效果的方法”。 2、拉斯卡的教学方法分类 分类的依据是新行为主义的学习理论，即刺激——反应联结理论。 （教学方法——学习刺激——预期的学习结果） 依据在实现预期学习结果中的作用，学习刺激可分为A、B、C、D四种，据此相应地归类为四种基本的或普通的教学方法。 第一种方法：呈现方法。 第二种方法：实践方法。 第三种方法：发现方法。 第四种方法：强化方法。 3、威斯顿和格兰顿的教学方法分类 依据教师与学生交流的媒介和手段，把教学方法分为四大类： 教师中心的方法，主要包括讲授、提问、论证等方法； 相互作用的方法，包括全班讨论、小组讨论、同伴教学、小组设计等方法； 个体化的方法，如程序教学、单元教学、独立设计、计算机教学等； 实践的方法，包括现场和临床教学、实验室学习、角色扮演、模拟和游戏、练习等方法。

物质的分类 (一)简单分类法及其应用

§2.1 物质的分类 （一）简单分类法及其应用 学情分析 高一学生刚由初中升入高中，基础知识不是很扎实，而且知识水平参差不齐。因此，这个时段的教学，教师应该多关注学生，尽可能地引导学生回忆旧知识，为新知识的学习做好铺垫，教育者必须站在学生的角度，随时关注学生动态，适时调整教学难度。 教材分析 本课时属于高一化学必修1 第二章第一节内容，是连接初、高中化学的桥梁和纽带，对引导学生有效地学习高中化学有着承前启后的作用。教学过程中，要适当复习初中化学的知识，在此基础上引进新知识。 物质的分类初中已经涉及到一些，学生并不陌生，因此，进行教学时，要把握好知识的深度和难度，突出重点，突破难点。 三维目标 （一）知识与技能 （1）复习所涉及到的初中知识，引导学生进行新知识的学习，让学生能够利用交叉分类法和树状分类法对常见物质和化学反应进行分类。 （2）了解常见物质和化学反应的分类方法，能用不同的方法对化学物质进行分类，并且能学以致用。 （二）过程与方法 从生活中学生所熟悉的分类现象引入，强调分类的重要性，同时，引导学生回忆旧知识，继而推进新课；尽量让学生参与到教学活动中来，适时提问，集中学生注意力；随时观察学生的动态，根据学生掌握的情况控制知识的难度；以教为主导、学为主体的教学理念为核心，引导学生学习。 （三）情感态度与价值观 通过对简单分类法的学习，让学生掌握常见物质及化学反应的分类方法，明白物质分类的重要性，培养学生归纳整理的能力以及思维的严密性，教给学生学习的方法，提高学生的科学素养。 教学重点 常见物质的分类及其应用，化学反应的分类及应用，常见物质及相关概念的辨别。 教学难点 常见物质及概念的辨别，物质分类及其应用。

【精品】(最新)案例四数据挖掘之七种常用的方法

数据挖掘之七种常用的方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别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某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 2.回归分析 回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。 它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 3.聚类 聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。 它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 4.关联规则 关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。 在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 5.特征 特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

简单分类法及其应用教学设计

“物质的分类——简单分类法及其应用”教学设计 [内容来源：人民教育出版社普通高中课程标准实验教科书化学必修1第二章《化学物质及其变化》第一节《物质的分类》] 华中师范大学化学学院xxx 一、教材分析 1.本节教材的地位和作用 这是由本节教学内容在高中化学教学的地位和作用决定的。本章作为从学科内容方面使学生认识化学科学的起始章，是连接初中化学与高中化学的纽带和桥梁，对于发展学生的科学素养，引导学生有效地进行高中阶段的化学学习，具有非常重要的承前启后的作用。“承前”意味着要复习义务教育阶段化学的重要内容，“启后”意味着要在复习的基础上进一步提高和发展，从而为化学必修课程的学习，乃至整个高中阶段的化学学习奠定重要的基础。因此，本章在全书中占有特殊的地位，具有重要的功能，是整个高中化学的教学重点之一。 对大量繁杂的事物进行合理的分类是一种科学、方便的工作方法，它在学习和研究化学当中有不可替代的作用。本章的一条基本线索就是对化学物质及其变化的分类。在高中化学的第二章编排化学反应与物质分类，使学生对物质的分类、离子反应、氧化还原反应等知识的学习既源于初中又高于初中，既有利于初、高中知识的衔接，又有利于学生能够运用科学过程和科学方法进行化学学习，立意更高些。 2.教学内容 本课题共包含三大内容：分类的含义、分类的方法、分类的应用。 3.教学目标 （1）知识与技能：能根据物质的组成和性质对物质进行分类，同时知道分类的多样性。知道交叉分类法和树状分类法，能根据需要选择并制作分类图。 （2）过程与方法：从日常生活中学生所遇见的一些常见的分类事例入手，采用合作学习的方式，让学生将所学过的化学知识从自己熟悉的角度进行分类，将不同的知识通过某种关系联系起来，从而加深对知识的理解与迁移。通过探究活动，学习与他人合作交流，共同研究、探讨科学问题。 （3）情感态度与价值观：初步建立物质分类的思想，体会掌握科学方法能够有效提高学习效率和效果，体验活动探究的喜悦，感受化学世界的奇妙与和谐，增强学习化学的兴趣，乐于探究物质变化的奥秘。 4.教学重点和难点 【教学重点分析】能根据物质的组成和性质对物质进行分类，建立分类思想，体会分类方法对于化学科学研究和化学学习的重要作用，体会合作探究学习方式。 【教学难点分析】本课题没有难点。 5.课时安排 共1课时。 二、学情分析 1.学生起点能力分析 教学对象是刚上高一的学生，处于初高中过渡时期，有一定的生活经验和知识基础。在初中化学的学习中，学生已掌握了一些化学物质和化学反应。初中阶段纯净物、混合物及酸、碱、盐等的学习，其实就是物质分类方法的具体应用，但在思维上，学生正从直觉型经验思维向抽象型思维过渡，学生还没有把分类形成一种方法，形成化学学习的思想。 2.学生“生活概念”的分析

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是

生药的分类与记载

生药的分类与记载 一生药的分类 我国生药品种繁多，据《中华本草》记载，总数约有8 980 种，其中常用生药约500 余种。为了便于学习、研究和应用，必须将它们按一定的规律分门别类，加以叙述。不同的书籍，根据不同的目的，采用不同的分类方法。常见的分类方法有：按药用部位分类法、按化学成分分类法、按自然系统分类法、按药理作用或中医功效分类法、其它分类法 一、按天然属性及药用部位分类法 首先将生药分为植物药、动物药和矿物药，植物药再依不同的药用部位分为根类、根茎类、皮类、茎木类、叶类、花类、果实类、种子类和全草类等。这种分类法便于学习和研究生药的外形和内部构造、掌握各类生药的外形和显微特征及其鉴定方法；便于比较同类不同生药间在外形和显微特征上的异同；有利于学习和提高传统的药材性状鉴别经验。 1、植物类生药 1.1根类：牛膝、白头翁、甘草、人参、党参、当归 1.2根茎类：大黄、黄连、绵马贯众、半夏、贝母

1.3茎木类：关（川）木通、沉香、鸡血藤、忍冬藤、青风藤、络石藤 1.4皮类：厚朴、肉桂、川（关）黄柏、牡丹皮 1.5叶类：银杏叶、大青叶、枇杷叶、番泻叶 1.6花类：辛夷、槐花、金银花、菊花、洋金花、蒲黄、夏枯草、枸杞子 1.7果实类：马兜铃、五味子、木瓜、小茴香、蛇床子、连翘 1.8种子类：薏苡仁、巴豆、决明子、菟丝子、槟榔 2、动物类生药 2.1全动物类：水蛭、地龙、全蝎、蜈蚣、海马、海龙、金钱白花蛇 2.2角骨类：鹿茸、羚羊角、水牛角、穿山甲、虎骨 2.3贝壳类：牡蛎、石决明、瓦楞子、海螵蛸 2.4脏器类：熊胆、鸡内金、紫河车、鹿鞭、海狗肾 2.5生理、病理产物：蟾酥、麝香、蝉蜕、蜂蜜、珍珠、牛黄

布鲁姆分类法及其应用

1003021 国会1001班倪燕 布鲁姆分类法及其应用 按照布鲁姆的“教育目标分类法”，在认知领域的教育目标可以分类为：1、知识(Knowledge) 是指认识并记忆。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认，用一 种非常接近于学生当初遇到的某种观念和现象时的形式，回想起这种观念或现象。 2、领会（comprehension） 是指对事物的领会，但不要求深刻的领会，而是初步的，可能是肤浅的。 其包括“转化”、解释、推断等。 3、应用(application) 是指对所学习的概念、法则、原理的运用。它要求在没有说明问题解决模 式的情况下，学会正确地把抽象概念运用于适当的情况。这里所说的应用是初 步的直接应用，而不是全面地、通过分析、综合地运用知识。 4、分析(analysis) 是指把材料分解成它的组成要素部分，从而使各概念间的相互关系更加明确，材料的组织结构更为清晰，详细地阐明基础理论和基本原理。 5、综合(synthesis) 是以分析为基础，全面加工已分解的各要素，并再次把它们按要求重新地 组合成整体，以便综合地创造性地解决问题。它涉及具有特色的表达，制定合 理的计划和可实施的步骤，根据基本材料推出某种规律等活动。它强调特性与 首创性，是高层次的要求。 6、评价(evaluation) 这是认知领域里教育目标的最高层次。这个层次的要求不是凭借直观的感 受或观察的现象作出评判，而是理性的深刻的对事物本质的价值作出有说服力 的判断，它综合内在与外在的资料、信息，作出符合客观事实的推断。 布鲁姆认为三种学习的方法是：认知、情感和精神运动，即需要心智技巧、情感和情绪的成熟以及心灵手巧。他的教育目标分类学具有以后几个特征： 1、用学生外显的行为来陈述目标 布卢姆认为，制定目标是为了便于客观地评价，而不是表述理想的愿望， 事实上，只有具体的、外显的行为目标，才是可测量的。 2、目标是有层次结构的

步步高学高一化学人教版必修学案简单的分类方法及其应用

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：①NaCl②HCl③CaCl2④CuO⑤H2O⑥Fe2O3 (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：