算法分析报告
Problem C: Cinderella
在官龙山之巅传来动人的歌声“你的眼睛是一弯深邃的湖水…”。涛涛问室友“怎么不唱《背包》了”。室友笑道:“下周我女友Ella 生日，老班建议我自弹自唱这首歌，并叮嘱我不能改歌词里的人名。对象都不对真是超级不搭。”说完继续唱“为何你Cinderella 留给我一望无际的思念…”涛涛疑惑地寻思：“老班虽然平时不羁，但是在儿女情长这方面是很严肃的，不会犯搞错对象这种低级错误！”百思不得其解后，涛涛打电话咨询薇薇女神。薇薇听完哽咽着说：“好感动啊！Ella就是Cinderella的后缀，也是灰姑娘的小名。这神构思，那女生肯定会被感动哭的…好羡慕!”涛涛想统计一下某英语词库中某单词是另一单词后缀的次数。说明：单词A称为单词B的后缀当且仅当B=CA，C不为空。
输入格式：输入包含多组数据，每组数据第一行数据是一个正整数 N（2≤N≤10 5 ）代表单词的个数，第二行开始是N个相异的单词（由英文字母组成，
不包含其他字符），每个单词占一行。N=0时表示输入的结束。
输出格式：按照输入顺序，计算出每组数据中某单词是另一单词后缀的次数
输入示例：
3
ella
Arcella
la
输出示例：
3
算法复杂度、核心方法及其解释
算法复杂度
T(n)=O(n)
关键问题处理
首先为了去掉这些字符串（单词）先后插入顺序的问题，我们将这些字符串（单词）倒序后再进行插入到要存放的数据结构中。这里StringBuffer类里有已经定义好的reserve()方法可以进行倒序处理。但是考虑到就算是这样子也是会使用下标的方式来获取字符串（单词）里的单个字符，所以我采用的是直接使用String类型的charAt()方法，结合一个position的下标。这里用到了字典树（用于快速检索的多叉树结构）。
实现原理
有了数据的导入方式和存储的数据结构，我们就可以定义需要存储到树节点中的单个节点内部结构。这里说到字典树是多叉树的结构，并且我们在插入的时候需要判断这个字母是否已经存在在树的下个节点中，所以我们使用HashMap作为节点以及存储每个字母的方式。
这里为了不想多写那个new，我采用了直接将Node类继承HashMap的方式，也就是当每次创建这个对象（Node）的时候就相当于创建了一个HashMap的对象。
需要注意的是，这样创建节点，是没有将单个字符单独的放在一个变量中存储，而是直接作为HashMap的Key值。如此，原本如果树中已经存在传进来的字符，就需要对count 进行自增的操作，这里的自增就需要放到当前节点的下一个count里进行（root.get(position).count++），isEnd也是一样的。isEnd默认值为false，当且仅的传入的字符是这个字符串（单词）的结尾时，才将其传化为true。
测试数据演示
count=0
isEnd=false
count=0
isEnd=true
核心代码
创建字典树的代码：
创建节点代码：
使用宽度优先计算结果的代码：
Problem D:炒股王面试
小柯准备应聘操盘手的岗位。面试官发现小柯的证券基础知识薄弱，但是他的数据处理能力比较强，从而给出了以下问题：给定 N 个整数代表某天的成交量，现在要处理M个查询。查询分为以下两类：1、找出第i天至第j天的最高成交量；2、统计第i天至第j天的总成交量。面试官还提醒 N 和 M 的值比较大，直接扫描的方法是不可行的。你能帮小柯解决这个问题吗？
输入格式：第一行为天数 N（2≤N≤10（6））和查询次数 M （1≤M≤10（5））。第二行为按时间先后排列的成交量（正整数），中间使用空格分隔。第三行开
始为M次查询，每次查询占一行。第1类查询形如“1 i j”。第2类查询形如“2 i j”。输出格式：按照输入中查询的顺序输出每次查询的结果。
输入示例：
6 4
2 4
3 1 5 2
1 1 3
2 1 3
1 3 6
2 3 6
输出示例：
4
9
5
11
算法复杂度、核心方法及其解释
算法复杂度
T(n)=O(nlogn)
关键问题处理
建立线段树时，需要取线段中位数，不断的将线段进行拆分，使用递归则直到拆分到线段为单个数为止，及左边等于右边。
输出的时候，可以直接使用树的左右节点的最右值和最左值，取代中位数进行是否进入递归的判断，这样子就可以不需要每次都用额外的时间去计算需要查询线段的中位数值。
实现原理
首先每一个节点，都需要一个左值和一个右值，表示线段的做端点跟右端点。同时设立了sum值（该线段所以值的加和），max值（该线段中最大的值），再分别连接左右两个子节点。这样子节点就构建完成了。
线段树在构建时，采用递归的方式，return的判断条件则为当该节点的左值等于右值得时候。同时，左边节点连接着从初始值到小于等于中位数的这一段线段，右边节点连接从大于中位数到最终值这一段线段，再构建最大值，和值，就成功的将这一线段构建成一个线段树，提供我们后面进行查询。
查询部分相对简单，只是用递归扫一遍树的max值和sum值，找到符合条件的就可以。
测试数据演示
核心代码
节点结构代码：
建立线段树代码：
查询代码：
新人教版小学数学三年级(上册)教材分析报告
人教版《义务教育教科书数学三年级上册》教材介绍实验教材从2001年秋季开始使用，经过国家级实验区和省级实验区实验使用证明，这是一套我国城乡广大地区普遍适用的小学数学教材。从2011年7 月开始，根据新颁布的《课程标准（2011版）》对实验教材进行了全面而系统的修订，于2013年3月全部通过国家基础教育课程教材专家工作委员会的审查，并已于2012年秋季开始陆续替换实验教材。到今年已经使用到三年级，其它年级同步进行。 三年级修订后的教材，既具有原实验教材的主要特点，同时又呈现出一些新 的特色。 本教材包括下面一些内容：万以内的加法和减法口算和笔算，多位数乘一位数，分数的初步认识，有关倍的概念及应用，长方形和正方形的特性与周长，时、分、秒，千米和吨的认识，数学广角和数学实践活动等。万以内的加法和减法、多位数乘一位数以及长方形和正方形是本册教材的重点教学内容。 实验教材和修订后教材调整的内容：《有余数除法》上移到二下，万以内的加减法（一）下移到三上（这册），《可能性》下移到第二学段五上。将二年级《倍的认识》下移到三上，乘除法已经教学，再讲倍的知识，认识更充分，体现系统化、结构化。 有变化的内容是：根据十余年教材使用的 经验和一线教师教研员的意见，将教材“四边 形”单元的内容和出现的位置进行了调整。 第一，调整教学内容，并将单元的名称改
为“长方形和正方形”。删去了“四边形的分 类”的内容。将“直观认识平行四边形”内容 前移至一年级下册“认识图形（二）”；增加 了“长方形和正方形的各部分名称和特征” 的内容，让学生在一年级直观认识图形的基础 上进一步认识长、正方形的特征，为后面学习 长、正方形的周长和面积打好基础；最后还增 加利用所掌握的长、正方形知识“解决问题” 的内容，在解决问题的过程中进一步体会图形 特征以及与周长之间的关系。经过这样的调 整，使知识出现的顺序更具逻辑性和严密性， 便于使学生形成良好的知识结构。 第二，将这一单元从“多位数乘一位数”之前移到了它之后。因为在这一单元中要学习“长方形和正方形的周长”，其中计算周长的题目，特别是联系实际的计算题目，往往涉及多位数乘一位数。这个单元位置的调整，不仅使设计习题的范围加大，也给教师教学和联系实际出题都带来方便，为学生探索解决有关长、正方形周长的实际问题提供了更丰富的素材。 “分数的初步认识”单元，改进概念教学的编排，让学生在应用概念解决问题中加深对概念的理解。增加了“分数的简单应用”小节，安排了“把一些物体看做一个整体平均分成若干份，其中的一份获几份也可以用分数表示”的教学内容（例1），加深了学生对分数含义的理解，学会用简单分数描述一些简单的生活现象；接着教学解决“求一个数的几分之一或几分之几”的问题（例2），让学生利
数据挖掘聚类算法课程设计报告
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理 2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如： ①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ③abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集
实验三 K-均值聚类算法实验报告
实验三 K-Means聚类算法 一、实验目的 1) 加深对非监督学习的理解和认识 2) 掌握动态聚类方法K-Means 算法的设计方法 二、实验环境 1) 具有相关编程软件的PC机 三、实验原理 1) 非监督学习的理论基础 2) 动态聚类分析的思想和理论依据 3) 聚类算法的评价指标 四、算法思想 K-均值算法的主要思想是先在需要分类的数据中寻找K组数据作为初始聚类中心，然后计算其他数据距离这三个聚类中心的距离，将数据归入与其距离最近的聚类中心，之后再对这K个聚类的数据计算均值，作为新的聚类中心，继续以上步骤，直到新的聚类中心与上一次的聚类中心值相等时结束算法。 实验代码 function km(k,A)%函数名里不要出现“-” warning off [n,p]=size(A);%输入数据有n个样本，p个属性 cid=ones(k,p+1);%聚类中心组成k行p列的矩阵,k表示第几类，p是属性 %A(:,p+1)=100; A(:,p+1)=0; for i=1:k %cid(i,:)=A(i,:); %直接取前三个元祖作为聚类中心 m=i*floor(n/k)-floor(rand(1,1)*(n/k)) cid(i,:)=A(m,:); cid; end Asum=0; Csum2=NaN; flags=1; times=1; while flags flags=0; times=times+1; %计算每个向量到聚类中心的欧氏距离 for i=1:n
for j=1:k dist(i,j)=sqrt(sum((A(i,:)-cid(j,:)).^2));%欧氏距离 end %A(i,p+1)=min(dist(i,:));%与中心的最小距离 [x,y]=find(dist(i,:)==min(dist(i,:))); [c,d]=size(find(y==A(i,p+1))); if c==0 %说明聚类中心变了 flags=flags+1; A(i,p+1)=y(1,1); else continue; end end i flags for j=1:k Asum=0; [r,c]=find(A(:,p+1)==j); cid(j,:)=mean(A(r,:),1); for m=1:length(r) Asum=Asum+sqrt(sum((A(r(m),:)-cid(j,:)).^2)); end Csum(1,j)=Asum; end sum(Csum(1,:)) %if sum(Csum(1,:))>Csum2 % break; %end Csum2=sum(Csum(1,:)); Csum; cid; %得到新的聚类中心 end times display('A矩阵，最后一列是所属类别'); A for j=1:k [a,b]=size(find(A(:,p+1)==j)); numK(j)=a; end numK times xlswrite('data.xls',A);
各种聚类算法及改进算法的研究
论文关键词：数据挖掘；聚类算法；聚类分析论文摘要：该文详细阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及改进算法，并比较分析了其优缺点，提出了数据挖掘对聚类的典型要求，指出各自的特点，以便于人们更快、更容易地选择一种聚类算法解决特定问题和对聚类算法作进一步的研究。并给出了相应的算法评价标准、改进建议和聚类分析研究的热点、难点。上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考。 1 引言随着经济社会和科学技术的高速发展，各行各业积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的信息成为当务之急。聚类是将数据划分成群组的过程，即把数据对象分成多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。它对未知数据的划分和分析起着非常有效的作用。通过聚类，能够识别密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的相互关系等。为了找到效率高、通用性强的聚类方法人们从不同角度提出了许多种聚类算法，一般可分为基于层次的，基于划分的，基于密度的，基于网格的和基于模型的五大类。 2 数据挖掘对聚类算法的要求(1)可兼容性：要求聚类算法能够适应并处理属性不同类型的数据。(2)可伸缩性：要求聚类算法对大型数据集和小数据集都适用。(3)对用户专业知识要求最小化。(4)对数据类别簇的包容性：即聚类算法不仅能在用基本几何形式表达的数据上运行得很好，还要在以其他更高维度形式表现的数据上同样也能实现。(5)能有效识别并处理数据库的大量数据中普遍包含的异常值，空缺值或错误的不符合现实的数据。(6)聚类结果既要满足特定约束条件，又要具有良好聚类特性，且不丢失数据的真实信息。(7)可读性和可视性：能利用各种属性如颜色等以直观形式向用户显示数据挖掘的结果。(8)处理噪声数据的能力。(9)算法能否与输入顺序无关。 3 各种聚类算法介绍随着人们对数据挖掘的深入研究和了解，各种聚类算法的改进算法也相继提出，很多新算法在前人提出的算法中做了某些方面的提高和改进，且很多算法是有针对性地为特定的领域而设计。某些算法可能对某类数据在可行性、效率、精度或简单性上具有一定的优越性，但对其它类型的数据或在其他领域应用中则不一定还有优势。所以，我们必须清楚地了解各种算法的优缺点和应用范围，根据实际问题选择合适的算法。 3.1 基于层次的聚类算法基于层次的聚类算法对给定数据对象进行层次上的分解，可分为凝聚算法和分裂算法。 (1)自底向上的凝聚聚类方法。这种策略是以数据对象作为原子类，然后将这些原子类进行聚合。逐步聚合成越来越大的类，直到满足终止条件。凝聚算法的过程为：在初始时，每一个成员都组成一个单独的簇，在以后的迭代过程中，再把那些相互邻近的簇合并成一个簇，直到所有的成员组成一个簇为止。其时间和空间复杂性均为O(n2)。通过凝聚式的方法将两簇合并后，无法再将其分离到之前的状态。在凝聚聚类时，选择合适的类的个数和画出原始数据的图像很重要。 [!--empirenews.page--] (2)自顶向下分裂聚类方法。与凝聚法相反，该法先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一簇，或者达到了某个终结条件。其主要思想是将那些成员之间不是非常紧密的簇进行分裂。跟凝聚式方法的方向相反，从一个簇出发，一步一步细化。它的优点在于研究者可以把注意力集中在数据的结构上面。一般情况下不使用分裂型方法，因为在较高的层很难进行正确的拆分。 3.2 基于密度的聚类算法很多算法都使用距离来描述数据之间的相似性，但对于非凸数据集，只用距离来描述是不够的。此时可用密度来取代距离描述相似性，即基于密度的聚类算法。它不是基于各种各样的距离，所以能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。其指导思想是：只要一个区域中的点的密度（对象或数据点的数目）大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。该法从数据对象的分布密度出发，把密度足够大的区域连接起来，从而可发现任意形状的簇，并可用来过滤“噪声”数据。常见算法有DBSCAN，DENCLUE 等。[1][2][3]下一页 3.3 基于划分的聚类算法给定一个N个对象的元组或数据库，根据给定要创建的划分的数目k，将数据划分为k个组，每个组表示一个簇类（<=N）时满足如下两点：(1)每个组至少包含一个对象；(2)每个对
模糊聚类分析
目录 1引言: (3) 2 理论准备： (3) 2.1 模糊集合理论 (3) 2.2模糊C均值聚类(FCM) (4) 2.3 加权模糊C均值聚类(WFCM) (4) 3 聚类分析实例 (5) 3.1数据准备 (5) 3.1.1数据表示 (5) 3.1.2数据预处理 (5) 3.1.3 确定聚类个数 (6) 3.2 借助clementine软件进行K-means聚类 (7) 3.2.1 样本在各类中集中程度 (8) 3.2.2 原始数据的分类结果 (8) 3.2.3结果分析 (9) 3.3模糊C均值聚类 (10) 3.3.1 数据集的模糊C划分 (10) 3.3.2 模糊C均值聚类的目标函数求解方法 (10) 3.3.3 MATLAB软件辅助求解参数设置 (11) 3.3.4符号表示 (11)
3.3.5代码实现过程 (11) 3.3.6 FCM聚类分析 (11) 3．4 WFCM算法 (14) 3.4.1 WFCM聚类结果展示 (14) 3.4.2样本归类 (16) 3.4.3归类代码实现 (16) 4．结论 (17) 5 参考文献 (18) 6 附录 (18)
模糊聚类与非模糊聚类比较分析 摘要： 聚类分析是根据样本间的相似度实现对样本的划分，属于无监督分类。传统的聚类分析是研究“非此即彼”的分类问题，分类结果样本属于哪一类很明确，而很多实际的分类问题常伴有模糊性，即它不仅仅是属于一个特定的类，而是“既此又彼”。因此为了探究模糊聚类与非模糊聚类之间聚类结果的差别，本文首先采用系统聚类方法对上市公司132支股票数据进行聚类，确定比较合理的聚类数目为11类，然后分别采用K-means聚类与模糊聚类方法对股票数据进行聚类分析，最终得出模糊聚类在本案例中比K-means聚类更符合实际。 关键字：模糊集合，K-means聚类，FCM聚类，WFCM聚类 1引言: 聚类分析是多元统计分析的方法之一，属于无监督分类，是根据样本集的内在结构，按照样本之间相似度进行划分，使得同类样本之间相似性尽可能大，不同类样本之间差异性尽可能大。传统的聚类分析属于硬化分，研究对象的性质是非此即彼的，然而，现实生活中大多数事物具有亦此亦彼的性质。因此传统的聚类分析方法往往不能很好的解决具有模糊性的聚类问题。为此，模糊集合理论开始被应用到分类领域，并取得不错成果。 本文的研究目的是通过对比传统聚类和模糊聚类的聚类结果，找出二者之间的不同之处，并说明两种聚类分析方法在实例中应用的优缺点。 2理论准备： 2.1 模糊集合理论 模糊集合定义：设Ｕ为论域，则称由如下实值函数μA：Ｕ→ [ 0，1 ]，u →μ ( u )所确定的集合A 为Ｕ上的模糊集合，而称μA为模糊集合A 的隶A 属函数，μ A ( u)称为元素u 对于A 的隶属度。若μA(u) =１，则认为u完全属于A；若μA(u) =０，则认为u完全不属于A，模糊集合是经典集合的推广。
如何进行单元教材分析报告
如何进行单元教材分析 一、简要分析单元容的地位与作用 在新课程标准下的地位与作用。 在整个教材体系中的地位与作用。 在最后单元间的关联和作用。 理出本单元的知识结构图。 二、分析单元容中的几个要求 理出本单元的重要思想方法，如何体现在本单元的。 突出重点与难点，如何分解及解决的思考与实践。 提出单元目标及达成度。 对单元根据自己的理解与学况进行调整，需分那几个专题（课时）讲解（要说明为什么调整）。 根据上述分析提出相关的教学建议。 三、分课时进行解读分析 每课时的具体容与提供的学习材料。 每课时重点、难点及解决策略。 每课时的教学目标及达成度。
每课时的板块设计与思想方法的渗透。 每课时的教学方法与学习方法的建议。 每课时所配套的练习、例题选择的意图。 单元的专题复习如何安排并提出建议。 如何进行单元备课 单元备课,也叫课题备课,是指教师为完成教学课标中的一章,一个较大的题目或教科书中的一个单元而设计的教学方案.数学单元教学可以使知识结构化,并能够更好地突出重点,理清难点,能够使学生更好地掌握基础知识,归纳数学阶段特征,提高学习数学的能力. 单元备课的主要容包括:本单元教材分析;单元教学目的;教学重点,难点;课时安排;组织教学的方法及手段;学情分析,学法指导;教学过程;作业布置;单元练习或试题设计,单元教学反馈.具体步骤如下: 一,熟悉课标的要求,把握好单元的划分.单元的划分主要以本学科的知识体系作为划分的主要依据,使知识结构化,目的是使学生更好地掌握知识. 二,研读教材,明确单元教学目标.教学目标是预期的教学成果,是组织,设计,实施和评价教学的基本出发点,可行的教学目标为单元教学提供了可靠的的参照系.在进行单元备课时,教师先应研读教材,根据教学课标及学生情况确定明确,具体,确实可行的单元教学目标.教学目标可分成几个部分, 三,理清单元教学的重难点,寻找解决重难点问题的方法.教学重点是指教材中最基本,最重要的知识和技能,在数学科中一般指体现数学基本线索,主要环节中的那部分容.教学重点是教师组织教材的主要线索,是课堂教学活动中师生共同主攻的方向.教学重点把相关的知识联系起来,在学生知识结构化过程中有重要的意义.精心设计重点容的教学,能够有效地促进学生智能的发展,形成正确的思想观点和科学的方法.因此,教学重点对实现实现教学目标具有关键性的作用.
对数据进行聚类分析实验报告
对数据进行聚类分析实验报告 1.方法背景 聚类分析又称群分析，是多元统计分析中研究样本或指标的一种主要的分类方法，在古老的分类学中，人们主要靠经验和专业知识，很少利用数学方法。随着生产技术和科学的发展，分类越来越细，以致有时仅凭经验和专业知识还不能进行确切分类，于是数学这个有用的工具逐渐被引进到分类学中，形成了数值分类学。近些年来，数理统计的多元分析方法有了迅速的发展，多元分析的技术自然被引用到分类学中，于是从数值分类学中逐渐的分离出聚类分析这个新的分支。结合了更为强大的数学工具的聚类分析方法已经越来越多应用到经济分析和社会工作分析中。在经济领域中，主要是根据影响国家、地区及至单个企业的经济效益、发展水平的各项指标进行聚类分析，然后很据分析结果进行综合评价，以便得出科学的结论。 2.基本要求 用FAMALE.TXT、MALE.TXT和/或test2.txt的数据作为本次实验使用的样本集，利用C均值和分级聚类方法对样本集进行聚类分析，对结果进行分析，从而加深对所学内容的理解和感性认识。 3.实验要求 （1）把FAMALE.TXT和MALE.TXT两个文件合并成一个，同时采用身高和体重数据作为特征，设类别数为2，利用C均值聚类方法对数据进行聚类，并将聚类结果表示在二维平面上。尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的结果。 （2）对1中的数据利用C均值聚类方法分别进行两类、三类、四类、五类聚类，画出聚类指标与类别数之间的关系曲线，探讨是否可以确定出合理的类别数目。 （3）对1中的数据利用分级聚类方法进行聚类，分析聚类结果，体会分级聚类方法。。（4）利用test2.txt数据或者把test2.txt的数据与上述1中的数据合并在一起，重复上述实验，考察结果是否有变化，对观察到的现象进行分析，写出体会 4.实验步骤及流程图 根据以上实验要求，本次试验我们将分为两组：一、首先对FEMALE 与MALE中数据组成的样本按照上面要求用C均值法进行聚类分析，然后对FEMALE、MALE、test2中数据组成的样本集用C均值法进行聚类分析，比较二者结果。二、将上述两个样本用分即聚类方法进行聚类，观察聚类结果。并将两种聚类结果进行比较。 （1）、C均值算法思想
教材分析的方法
教材分析的方法 1、知识分析法。它是以分析教材知识为主的方法，涉及教材整体（全书），部分（编章），单元和课时。通过分析要掌握知识的体系，弄清教材的重点和难点，然后根据不同层次的教材分别采用不同的教学方法，以达到理想的教学效果。知识分析首先要确定教材中的一般知识、重要知识、重点知识和扩展、应用性知识等，进而根据这些知识的内在联系，形成知识网络，必要时整理成知识结构图，以更全面深刻地理解教材，提高处理教材的能力。对单一的课时（某一知识点）同样要进行知识分析，主要弄清教材结构（层次）、地位、重点和难点，进而确定教学目标和教学方法. 2、心理分析法。是从学生学习心理过程入手，挖掘和研究教材与教学中的心理因素。教材的心理分析，一般为两方面：一是从分析教材的心理因素入手，分析编著者在全书的整体结构设计，内容选取与安排，教材的主要风格和特点等方面是如何适应学生的心理发展的。二是分析学生在学习的具体环节的心理过程、特点及其障碍，以便在教学实施过程中更好地落实教学要求。 3、方法论分析法。以物理学的发展史料为线索，运用物理学发展中的基本研究方法对比剖析与挖掘，总结教材中的方法论因素。物理论因素有常规和非常规两个方面，常规的有观察实验、逻辑思维和教学方法等，非常规有直觉、猜想（假设）、灵感等。上述三种是教材分析中常用的
方法，另外，从教材的整体和综合性方面考虑还应有结构论分析法；从反馈信息和涉及新研究成果看，亦当有信息论分析法。所以，教材分析的方法应当说是多方面的，但知识结构分析法是最基本的分析方法。掌握多种教材分析的方法，有利于广角度、全方位地对教材进行深刻的分析。新的课程标准的实施给教师的教学提出了更多的要求，因此，为了成功地实施教学、完成教学任务，从而实现教学目标，达成教育目的，教师需对教材进行全面而深刻的分析，而掌握教材分析的主要方法、弄清教材分析的关键步骤又是教材分析得以顺利进行的前提。
数据挖掘中的聚类分析方法
计算机工程应用技术本栏目责任编辑：贾薇薇 数据挖掘中的聚类分析方法 黄利文 （泉州师范学院理工学院，福建泉州３６２０００） 摘要：聚类分析是多元统计分析的重要方法之一，该方法在许多领域都有广泛的应用。本文首先对聚类的分类做简要的介绍，然后给出了常用的聚类分析方法的基本思想和优缺点，并对常用的聚类方法作比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 关键词：聚类分析；数据挖掘 中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）１２－２０５６４－０２ ＣｌｕｓｔｅｒＡｎｌａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ ＨＵＡＮＧＬｉ－ｗｅｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＱｕａｎｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｗｉｄｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｇｉｖｅｓｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅｓｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎｓｌｙｚｅｄｓｏｔｈａｔｐｅｏｐｌｅｃａｎｃｈｏｓｅｓｕｉｔａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｔｕａｌｉｓｓｕｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ；ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ １引言 聚类分析是数据挖掘中的重要方法之一，它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子类，使相似的样品尽可能归为一类，而不相似的样品尽量划分到不同的类中。目前，该方法已经被广泛地应用于生物、气候学、经济学和遥感等许多领域，其目的在于区别不同事物并认识事物间的相似性。因此，聚类分析的研究具有重要的意义。 本文主要介绍常用的一些聚类方法，并从聚类的可伸缩性、类的形状识别、抗“噪声”能力、处理高维能力和算法效率五个方面对其进行比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 ２聚类的分类 聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，这些方法大致可归纳为以下几种［１，２，３，４］：划分方法、层次方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。 ２．１划分法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ） 给定一个含有ｎ个对象（或元组）的数据库，采用一个划分方法构建数据的ｋ个划分，每个划分表示一个聚簇，且ｋ≤ｎ。在聚类的过程中，需预先给定划分的数目ｋ，并初始化ｋ个划分，然后采用迭代的方法进行改进划分，使得在同一类中的对象之间尽可能地相似，而不同类的中的对象之间尽可能地相异。这种聚类方法适用于中小数据集，对大规模的数据集进行聚类时需要作进一步的改进。 ２．２层次法（ｈｉｅｔａｒｃｈｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ） 层次法对给定数据对象集合按层次进行分解，分解的结果形成一颗以数据子集为节点的聚类树，它表明类与类之间的相互关系。根据层次分解是自低向上还是自顶向下，可分为凝聚聚类法和分解聚类法：凝聚聚类法的主要思想是将每个对象作为一个单独的一个类，然后相继地合并相近的对象和类，直到所有的类合并为一个，或者符合预先给定的终止条件；分裂聚类法的主要思想是将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个对象在单独的一个簇中，或者符合预先给定的终止条件。在层次聚类法中，当数据对象集很大，且划分的类别数较少时，其速度较快，但是，该方法常常有这样的缺点：一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被取消，也就是说，开始错分的对象，以后无法再改变，从而使错分的对象不断增加，影响聚类的精度，此外，其抗“噪声”的能力也较弱，但是若把层次聚类和其他的聚类技术集成，形成多阶段聚类，聚类的效果有很大的提高。２．３基于密度的方法（ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 该方法的主要思想是只要临近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类。也就是说，对于给定的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法就可以用来滤处＂噪声＂孤立点数据，发现任意形状的簇。２．４基于网格的方法（ｇｒｉｄ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 这种方法是把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构上进行。用这种方法进行聚类处理速度很快，其处理时间独立于数据对象的数目，只与量化空间中每一维的单元数目有关。 ２．５基于模型的方法（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ） 基于模型的方法为每个簇假定一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合。该方法经常基于这样的假设：数据是根据潜在的概 收稿日期：２００８－０２－１７ 作者简介：黄利文（１９７９－），男，助教。
PAM聚类算法的分析与实现
毕业论文（设计）论文（设计）题目：PAM聚类算法的分析与实现 系别： 专业： 学号： 姓名： 指导教师： 时间：
毕业论文（设计）开题报告 系别:计算机与信息科学系专业:网络工程 学号姓名高华荣 论文（设计）题目PAM聚类算法的分析与实现 命题来源□√教师命题□学生自主命题□教师课题 选题意义(不少于300字): 随着计算机技术、网络技术的迅猛发展与广泛应用，人们面临着日益增多的业务数据，这些数据中往往隐含了大量的不易被人们察觉的宝贵信息，为了得到这些信息，人们想尽了一切办法。数据挖掘技术就是在这种状况下应运而生了。而聚类知识发现是数据挖掘中的一项重要的内容。 在日常生活、生产和科研工作中，经常要对被研究的对象经行分类。而聚类分析就是研究和处理给定对象的分类常用的数学方法。聚类就是将数据对象分组成多个簇，同一个簇中的对象之间具有较高的相似性，而不同簇中的对象具有较大的差异性。 在目前的许多聚类算法中，PAM算法的优势在于：PAM算法比较健壮，对“噪声”和孤立点数据不敏感；由它发现的族与测试数据的输入顺序无关；能够处理不同类型的数据点。 研究综述(前人的研究现状及进展情况，不少于600字): PAM（Partitioning Around Medoid,围绕中心点的划分）算法是是划分算法中一种很重要的算法，有时也称为k-中心点算法，是指用中心点来代表一个簇。PAM算法最早由Kaufman和Rousseevw提出，Medoid的意思就是位于中心位置的对象。PAM算法的目的是对n个数据对象给出k个划分。PAM算法的基本思想：PAM算法的目的是对成员集合D中的N个数据对象给出k个划分，形成k个簇，在每个簇中随机选取1个成员设置为中心点，然后在每一步中，对输入数据集中目前还不是中心点的成员根据其与中心点的相异度或者距离进行逐个比较，看是否可能成为中心点。用簇中的非中心点到簇的中心点的所有距离之和来度量聚类效果，其中成员总是被分配到离自身最近的簇中，以此来提高聚类的质量。 由于PAM算法对小数据集非常有效，但对大的数据集合没有良好的可伸缩性，就出现了结合PAM的CLARA（Cluster LARger Application）算法。CLARA是基于k-中心点类型的算法，能处理更大的数据集合。CLARA先抽取数据集合的多个样本，然后用PAM方法在抽取的样本中寻找最佳的k个中心点，返回最好的聚类结果作为输出。后来又出现了CLARNS（Cluster Larger Application based upon RANdomized
模糊聚类分析应用
本科生毕业论文（设计） （ 2011 届） 论文（设计）题目模糊聚类分析应用 作者舒海波 系、专业理学分院数学与应用数学 班级应数072 指导教师（职称）何颖俞（讲师） 字数 9403 字 成果完成时间2011年4月10日 杭州师范大学钱江学院教学部制
模糊聚类分析应用 数学与应用数学专业0702班指导教师何颖俞 摘要：模糊聚类简单而言就是把数据中的指标分类。本文利用的是最大树法对等价矩阵进行聚类，然后利用fcm法对相似矩阵的求法进行比较。 关键字：模糊聚类，等价矩阵，最大树，相似矩阵 The application of fuzzy clustering Shuhaibo Instructor: HeYingYu Abstract: Fuzzy clustering is a method to classify the given data based on some indexes. In this paper I use the method of the maximal tree to classify the equivalent matrix, and then use clustering analysis method of FCM to comparison the solutions of the similar matrices. Key word: fuzzy clustering, equivalence matrix, the maximal tree, similar matrix
目录 1 绪论 (1) 2模糊聚类分析方法 (1) 2.1距离和相似系数 (1) 2.2 F相似关系 (2) 2.2.1定义 (2) 2.2.2 定理 (2) 2.3 聚类分析 (3) 2.3.1最大树法 (4) 3算法分类 (4) 3.1聚类方法的分类 (5) 3.1.1划分方法（partitioning method） (5) 3.1.2层次方法(hierarchical method) (5) 3.1.3基于密度的方法(density-based method) (5) 3.1.4基于网格的方法(grid-based method) (5) 3.1.5基于模型的方法(model-based method) (5) 3.2．数据挖掘领域中常用的聚类算法 (5) 3.2.1 CLARANS算法（随机搜索聚类算法） (5) 3.2.2 CURE算法（利用代表点聚类） (6) 3.2.3 BIRCH算法（利用层次方法的平衡迭代归约和聚类） (6) 3.2.4 DBSCAN算法（基于高密度连接区域的密度聚类方法） (6) 3.2.5 STING算法（统计信息风格） (7) 3.2.6 COBWEB算法（流行的简单增量概念聚类算法） (7) 3.2.6 模糊聚类算法FCM (8) 3.3 聚类算法的性能比较 (8) 4实际应用 (9) 5总结 (13) 参考文献： (13)
k均值聚类报告
K-均值聚类算法报告 摘要 K-均值是聚类方法中长用的一种划分方法，有很多优点，本文主要对K-均值是聚类方法的产生，工作原理，一般步骤，以及它的源码进行简单的介绍，了解K-均值是聚类！！！ （一）课题名称：K-均值聚类(K-means clustering) （二）课题分析： J.B.MacQueen 在 1967 年提出的K-means算法[22]到目前为止用于科学和工业应用的诸多聚类算法中一种极有影响的技术。它是聚类方法中一个基本的划分方法，常常采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，误差平方和准则函数定义为： K-means 算法的特点——采用两阶段反复循环过程算法，结束的条件是不再有数据元素被重新分配： ① 指定聚类，即指定数据到某一个聚类，使得它与这个聚类中心的距离比它到其它聚类中心的距离要近。 ② 修改聚类中心。 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K< （1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2）循环（3）到（4）直到每个聚类不再发生变化为止； （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； （4）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） 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. 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。 （三）总体检索思路： 利用goole，百度，搜狗等搜索引擎及校内的一些数据库进行相关内容的检索。主要检索内容为K-均值聚类算法的工作原理，一般步骤，源码。 （四）检索过程记录： 关键词：K-均值聚类算法 搜索引擎：百度 检索内容：①K-均值聚类算法工作原理 ②K-均值聚类算法的一般步骤 ③K-均值聚类算法的源码 一般来说，分析教材应从分析教材的地位和作用入手，分析教材的内容和结构，明确教学目的、重点和难点，挖掘教材的科学方法、能力培养、思想教育因素，分析教材中的学习心理问题，设计适当的教学方式或提出合理的教学建议。其基本步骤可概括为“四读”。 一、泛读有关资料，明确课程的地位和任务 所谓泛读，指在进行教材分析时，阅读物理课程标准、教学参考书，阅读大学物理、化学、数学等有关教材及有关期刊杂志等。要通过这些资料的阅读，明确中学物理课程在整个中学教育中的地位和任务，明确物理知识在各个教学阶段“螺旋式”上升的情况，明确物理课与其他教学科目之间的联系。 通过泛读，教师深入了解了课程标准，就能使教材分析既按教材又不局限于教材，全面深入地领会教材的编写意图，落实中学物理教学的各项任务。通过泛读，教师了解了低一级和高一级物理教材的内容，就能为本阶段的物理教学选择一个恰当的起点，实现与前一阶段和后一阶段教学内容的顺利衔接。通过泛读，教师了解了化学、数学等相关学科的内容和进度安排，就可以更好地确定物理教学的重点和难点，合理地安排物理教学内容的次序，选择合适的物理习题。 二、通读整个教材，对教材有一个总体认识 所谓通读，是指教师阅读所教全部初中或高中物理教材。它不要求对教材的细节进行研究，而是通过对全部教材的阅读，了解整个教材的基本内容、知识体系、结构特点以及各部分知识之间的内在联系和逻辑关系，搞清楚教材内容是怎样循序渐进地加以组织的，并结合课程标准的精神，分析教材的编写意图、内容选取、程度要求、风格特点等。 三、细读每一部分教材，进行整体分析 所谓细读，是在通读的基础上，对物理教材中的某一部分(通常指一篇教材或联系比较密切的二三章教材)进行深人研究，从整体上对该部分教材进行分析。通过分析要搞清楚以下几个方面的问题：①该部分教材中知识的逻辑结构；②该部分教材中的重点知识和难点知识； ③该部分教材知识在生活、生产、科学技术、社会中有哪些重要的实际应用；④该部分教材中包含了哪些科学方法和能力培养的因素；⑤该部分教材渗透了哪些思想教育的因素；⑥该部分教材的地位和作用是什么。 四、精读每一节教材，进行具体分析 所谓精读，是在细读的基础上，对物理教材中的某一节进行深人钻研，分析每一段，研究每一句，斟酌每一词与每一字，细致、具体地分析教材。做到以下几点：①透彻理解该节教材中的全部知识，深入了解该节教材所述内容的背景材料，要站在大学物理的高度理解教材知识，要能解答该节教材中的疑难问题；②弄清本节教材在整篇教材或整个物理教材中的地位，课程标准对与其相关内容的具体标准是什么；③找出本节教材中所蕴涵饿学习心理特点，学生学习时易犯的错误及其原因、难点的成因及突破方法；④分析本节教材的教学特点和讲清知识的关键，选择合适的教学策略、方法、设计教学过程，考虑如何通过知识教学培养能力和进行思想教育等。 基于k—means聚类算法的试卷成绩分析研 究 第39卷第4期 2009年7月 河南大学(自然科学版) JournalofHenanUniversity(NaturalScience) V o1.39NO.4 Ju1.2009 基于k—means聚类算法的试卷成绩分析研究 谭庆' (洛阳师范学院信息技术学院,河南洛阳471022) 摘要:研究_rk-means聚类算法,并将此算法应用于高校学生试卷成绩分析中.首先对数据进行了预处理,然后 使用k-means算法,对学生试卷成绩进行分类评价.用所获得的结果指导学生的学习和今后的教学工作. 关键词:数据挖掘;聚类;k-means算法;试卷成绩 中圈分类号:TP311文献标志码:A文章编号:1003—4978(2009)04—0412—04 AnalysisandResearchofGradesofExaminationPaper BasedonK—meansClusteringAlgorithm TANQing (Acaderny.l,InformationTechnologY,LuoyangNormalUniversity,LuoyangHenan47102 2,China) Abstract:Thispaperresearcheslhekmeansclusteringalgorithmandappliesittotheanalysiso fthegradedataof examinationpaperofhighereducationschoolSstudents.Firstly,itpreprocessesthedatabefor eminingThen,it usesthek— 教材分析报告 一．教材分析名称：人教版高中新课标语文实验教科书（必修）分析报告 二．教材分析目的：了解教科书的内容、优点与局限、提出教材使用建议。三．教材分析内容：人教版教材内容、结构特点分析与评价。 四．结构分析方法：结构分析法 五．教材分析过程及结论： （1）总体分析： 这套教科书并没有一味追求内容和样式的“新”、“奇”、“特”，而是在坚持“守正” 的基础上力求有所“出新”：这是本套教科书的一个基本特色。 “守正”，就是坚持以马克思主义教育思想为指导，严格遵循中学语文教育的基本规律，注意继承我国高中语文教科书编制工作的优良传统和成功经验，适当考虑中学语文课程和教材改革的循序度和适用面。在这套课程标准实验教材的编写中，没有全盘推翻以往的教材体例，也没有轻易改变基本的教学内容，同时特别注意了减轻学生的课业负担和教师的教学难度，从而使整套教科书在一定程度上保持了教科书体例的大体稳定和与现行高中语文教科书的衔接过渡。 “出新”，一是从整体面貌看，这套教材贯彻了《国家基础教育课程改革指导纲要（试行）》的主要精神，落实了《普通高中语文课程标准（实验）》的基本理念，突出了现代教育科学的理论方法，体现了鲜明的时代特征和丰富的文化内涵。二是从教学角度看，这套教科书注意了语文学科工具性与人文性相结合的特点，在内容体例和呈现方式上力求做到不拘一格、新颖活泼，并留有充分的选择空间和开发余地，以满足不同学校使用的实际需要。三是从学生角度看，这套教科书努力适应新时期高中学生身心发展的特点，具有鲜明的时代性、扎实的基础性和灵活的选择性，有利于学生自主学习、合作学习和探究学习。 （2）模块分析： 《普通高中课程标准实验教科书语文（必修）》的每一册都分为“阅读鉴赏”“表达交流”“梳理探究”“名著导读”四个部分。 1.阅读鉴赏 “阅读鉴赏”包括“精读课文”和“略读课文（用*号标出）”，同时后面还有“扩展阅读”和“名著导读”，这就形成了从课内到课外、校内到校外、单篇文章到整本书 互相回环结合的阅读系列。为避免分量过重，“扩展阅读”部分单独成册，供学生在课外选读，使学生得法于课内，获益于课外。 每册的“阅读鉴赏”部分都安排了四个单元。其中两个单元侧重于“品味与赏析”，另外两个单元分别侧重于“思考与领悟”、“沟通与运用”。每个单元都有四篇精读和略读课文，教学中可以灵活处理，部分作课堂教学文选，其余的指导学生课外阅读。 必修教材中“阅读鉴赏”部分的单元安排见“表1”。 聚类算法的种类： --------------------------------------------------------- 几种常用的聚类算法从可伸缩性、适合的数据类型、高维性（处理高维数据的能力）、异常数据的抗干扰度、聚类形状和算法效率6个方面进行了综合性能评价，评价结果如表1所示： --------------------------------------------------------- 目前聚类分析研究的主要内容： 对聚类进行研究是数据挖掘中的一个热门方向，由于以上所介绍的聚类方法都 存在着某些缺点，因此近些年对于聚类分析的研究很多都专注于改进现有的聚 类方法或者是提出一种新的聚类方法。以下将对传统聚类方法中存在的问题以 及人们在这些问题上所做的努力做一个简单的总结： 1 从以上对传统的聚类分析方法所做的总结来看，不管是k-means方法，还是CURE方法，在进行聚类之前都需要用户事先确定要得到的聚类的数目。然而在 现实数据中，聚类的数目是未知的，通常要经过不断的实验来获得合适的聚类 数目，得到较好的聚类结果。 2 传统的聚类方法一般都是适合于某种情况的聚类，没有一种方法能够满足各 种情况下的聚类，比如BIRCH方法对于球状簇有很好的聚类性能，但是对于不 规则的聚类，则不能很好的工作；K-medoids方法不太受孤立点的影响，但是 其计算代价又很大。因此如何解决这个问题成为当前的一个研究热点，有学者 提出将不同的聚类思想进行融合以形成新的聚类算法，从而综合利用不同聚类 算法的优点，在一次聚类过程中综合利用多种聚类方法，能够有效的缓解这个 问题。 3 随着信息时代的到来，对大量的数据进行分析处理是一个很庞大的工作，这 就关系到一个计算效率的问题。有文献提出了一种基于最小生成树的聚类算法，该算法通过逐渐丢弃最长的边来实现聚类结果，当某条边的长度超过了某个阈值，那么更长边就不需要计算而直接丢弃，这样就极大地提高了计算效率，降 低了计算成本。 4 处理大规模数据和高维数据的能力有待于提高。目前许多聚类方法处理小规 模数据和低维数据时性能比较好，但是当数据规模增大，维度升高时，性能就 会急剧下降，比如k-medoids方法处理小规模数据时性能很好，但是随着数据 量增多，效率就逐渐下降，而现实生活中的数据大部分又都属于规模比较大、 维度比较高的数据集。有文献提出了一种在高维空间挖掘映射聚类的方法PCKA （Projected Clustering based on the K-Means Algorithm），它从多个维度中选择属性相关的维度，去除不相关的维度，沿着相关维度进行聚类，以此对 高维数据进行聚类。 5 目前的许多算法都只是理论上的，经常处于某种假设之下，比如聚类能很好 的被分离，没有突出的孤立点等，但是现实数据通常是很复杂的，噪声很大， 因此如何有效的消除噪声的影响，提高处理现实数据的能力还有待进一步的提高。教材分析的步骤
基于k—means聚类算法的试卷成绩分析研究
高中语文教材分析报告
聚类算法总结