机器学习_boston dataset(波士顿数据集)
boston dataset(波士顿数据集)
数据摘要：
A small but widely used dataset concerning housing in the Boston Massachusetts area. It has been adapted from the UCI repository of machine learning databases. More information is available in the detailed documentation.
中文关键词：
波士顿,数据集,房屋,机器学习,
英文关键词：
boston,dataset,housing,machine learning,
数据格式：
TEXT
数据用途：
Information Processing
Classification
数据详细介绍：
boston dataset
A Dataset derived from information collected by the U.S. Census Service concerning housing in the area of Boston Mass.
This dataset contains information collected by the U.S Census Service concerning housing in the area of Boston Mass. It was obtained from the StatLib archive
(https://www.360docs.net/doc/1c6253905.html,/datasets/boston), and has been used extensively throughout the literature to benchmark algorithms. However, these comparisons were primarily done outside of Delve and are thus somewhat suspect. The dataset is small in size with only 506 cases.
The data was originally published by Harrison, D. and Rubinfeld, D.L. `Hedonic prices and the demand for clean air', J. Environ. Economics & Management, vol.5, 81-102, 1978.
Dataset Naming
The name for this dataset is simply boston. It has two prototasks: nox, in which the nitrous oxide level is to be predicted; and price, in which the median value of a home is to be predicted
Miscellaneous Details
Origin
The origin of the boston housing data is Natural.
Usage
This dataset may be used for Assessment.
Number of Cases
The dataset contains a total of 506 cases.
Order
The order of the cases is mysterious.
Variables
There are 14 attributes in each case of the dataset. They are:
CRIM - per capita crime rate by town
ZN - proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
INDUS - proportion of non-retail business acres per town.
CHAS - Charles River dummy variable (1 if tract bounds river; 0 otherwise)
NOX - nitric oxides concentration (parts per 10 million)
RM - average number of rooms per dwelling
AGE - proportion of owner-occupied units built prior to 1940
DIS - weighted distances to five Boston employment centres
RAD - index of accessibility to radial highways
TAX - full-value property-tax rate per $10,000
PTRATIO - pupil-teacher ratio by town
B - 1000(Bk - 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
LSTAT - % lower status of the population
MEDV - Median value of owner-occupied homes in $1000's
Note
Variable #14 seems to be censored at 50.00 (corresponding to a median price of $50,000); Censoring is suggested by the fact that the highest median price of exactly $50,000 is reported in 16 cases, while 15 cases have prices between $40,000 and $50,000, with prices rounded to the nearest hundred. Harrison and Rubinfeld do not mention any censoring.
数据预览：
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m u s h r o o m 数 据 集 机 器 学 习 之 逻 辑 回 归
uci数据集汇总及翻译 uci数据集汇总及翻译 1.Abalone : Predict the age of abalone from physical measurements 鲍鱼 DataSet ：根据物理度量，预测鲍鱼的年龄。 2.Abscisic Acid Signaling Network : The objective is to determine the set of boolean rules that describe the interactions of the nodes within this plant signaling network. The dataset includes 300 separate boolean pseudodynamic simulations using an asynchronous update scheme. 目标是测定布尔值的度量集合，以描述植物的信号网路节点。该数据集包括了 300 个独立的布尔值形式的虚拟动态模拟值，使用了异步更新的架构。 3.Acute Inflammations : The data was created by a medical expert as a data set to test the expert system, which will perform the presumptive diagnosis of two diseases of the urinary system. 4.Adult : Predict whether income exceeds $50K-yr based on census data. Also known as “Census Income” dataset. 成人 DataSet ：根据户口普查资料，预测收入是否能超过 50000 美元-年。通常也被称为“收入普查”数据集。 5.Annealing : Steel annealing data 退火 DataSet ：训练退火数据。
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
人机工程学数据总集
一人体工程学和常用室内尺寸 人体工程学是室内设计中必不可少的一门专业知识，了解人体工程学可以使装修设计尺寸更符合人们的曰常行为和需要。 人体工程学内容主要包括以下几点： *人体尺度*人体行为区域*常用家具设备尺寸*建筑尺度规范*视觉心理和空间 一、人体尺度 人体尺度，即人体在室内完成各种动作时的活动范围。设计人员要根据人体尺度来确定门的高宽度、踏步的高宽度、窗台阳台的高度、家具的尺寸及间距、楼梯平台、家内净高等室内心尺寸。常用的室内尺寸如下： 支撑墙体：厚度0.24m 室内隔墙断墙体：厚度0.12m 大门：门高2.0~2.4m，门宽0.90~0.95m 室内门：高1.9~2.0m左右、宽0.8~0.9m门套厚度0.1m 厕所、厨房门：宽0.8~0.9m、高1.9~2.0m 室内窗：高1.0m 左右窗台距地面高度0.9~1.0m 室外窗：高1.5m 窗台距地面高度1.0m 玄关：宽1.0m、墙厚0.24m 阳台：宽1.4~1.6m、长3.0~4.0m（一般与客厅的长度相同） 踏步：高0.15~0.16m、长0.99~1.15m、宽0.25m；扶手宽0.01m、扶手间距0.02m、中间的休息平台宽1.0m。 二、常用家具尺寸； 卧室： 单人床：宽0.9m、1.05m、1.2m；长1.8m、1.86m、2.0m、2.1m；高0.35m~0.45m。 双人床：宽1.35m、1.5m、1.8m，长、高同上。 圆床：直径1.86m、2.125m 、2.424m。 矮柜：厚度0.35~0.45m、柜门宽度0.3~0.6m、高度0.6m。 衣柜：厚度0.6~0.65m、柜门宽度0.4~0.65m、高度2.0~2.2m。 客厅： 沙发：厚度0.8~0.9m、坐位高0.35~0.42m、背高0.7~0.9m。 单人式：长0.8~0.9m 双人式：长1.26~1.50m 三人式：长1.75~1.96m 四人式：长2.32~2.52m 茶几：
机器人的动力学控制
机器人的动力学控制 The dynamics of robot control 自123班 庞悦 3120411054
机器人的动力学控制 摘要：机器人动力学是对机器人机构的力和运动之间关系与平衡进行研究的学科。机器人动力学是复杂的动力学系统，对处理物体的动态响应取决于机器人动力学模型和控制算法。机器人动力学主要研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，需要采用严密的系统方法来分析机器人动力学特性。本文使用MATLAB 来对两关节机器人模型进行仿真，进而对两关节机器人进行轨迹规划，来举例说明独立PD 控制在机器人动力学控制中的重要作用。 Abstract: for the robot dynamics is to study the relation between the force and movement and balance of the subject.Robot dynamics is a complex dynamic system, on the dynamic response of the processing object depending on the robot dynamics model and control algorithm.Kinetics of robot research dynamics problem and inverse problem of two aspects, the need to adopt strict system method for the analysis of robot dynamics.This article USES MATLAB to simulate two joints, the robot, in turn, the two joints, the robot trajectory planning, to illustrate the independent PD control plays an important part in robot dynamic control. 一 动力学概念 机器人的动力学主要是研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，再进一步研究机器人的关节力矩，使机器人的机械臂运动到指定位臵，其控制算法一共有三种：独立PD 控制，前馈控制和计算力矩控制，本文主要介绍独立PD 控制。 动力学方程：)()(),()(q G q F q q q C q q M +++=? ????τ
机器学习_Wine Data Set(酒数据集)
Wine Data Set(酒数据集) 数据摘要： Using chemical analysis determine the origin of wines 中文关键词： 多变量,分类,酒,UCI, 英文关键词： Multivariate,Classification,Wine,UCI, 数据格式： TEXT 数据用途： This data is used for classfication. 数据详细介绍： Wine Data Set
Source: Original Owners: Forina, M. et al, PARVUS - An Extendible Package for Data Exploration, Classification and Correlation. Institute of Pharmaceutical and Food Analysis and Technologies, Via Brigata Salerno, 16147 Genoa, Italy. Donor: Stefan Aeberhard, email: stefan '@' https://www.360docs.net/doc/1c6253905.html,.au Data Set Information: These data are the results of a chemical analysis of wines grown in the same region in Italy but derived from three different cultivars. The analysis determined the quantities of 13 constituents found in each of the three types of wines. I think that the initial data set had around 30 variables, but for some reason I only have the 13 dimensional version. I had a list of what the 30 or so variables were, but a.) I lost it, and b.), I would not know which 13 variables are included in the set. The attributes are (dontated by Riccardo Leardi, riclea '@' anchem.unige.it ) 1) Alcohol 2) Malic acid 3) Ash 4) Alcalinity of ash 5) Magnesium 6) Total phenols 7) Flavanoids 8) Nonflavanoid phenols 9) Proanthocyanins 10)Color intensity 11)Hue 12)OD280/OD315 of diluted wines 13)Proline In a classification context, this is a well posed problem with "well behaved" class structures. A good data set for first testing of a new classifier, but not very challenging.
《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。
人机工程学考试重点笔记
一、 1、人机工程学：人机工程学（Man-Machine Engineering)是研究人、机械及其工作环 境之间相互作用的学科。 2、学科命名：美国——人类工程学Human Engineering 、人的因素工程学Human Factors Engineering ，西欧（常用）——人类工效学Ergonomics 。日本——人间 工学。国内——工程心理学Engineering Psychology 3、人机工程学的发展以及特点： a 、 经验人机工程学：机械设计的是主要着眼点在于力学、电学、热力学等工 程技术方面的原理设计上，在人机关系上是以选择和培训操作者为主，使 人适应于机器。 b 、 科学人机工程学：重视工业与工程设计中“人的因素”，力求使机器适应 于人。 c 、 现代人机工程学：研究方向：把人-机-环境系统作为一个统一的整体来研 究，以创造最适合于人操作的机械设备和作业环境，使人-机-环境系统相 协调，从而获得系统的最高综合效能。 4、学科的研究方法： a 、观察分析法 ，b 、实测法，c 、实验法，d 、模拟和模型实验 法，e 、计算机数值仿真法。 5、人体测量学也是一门新兴的分支学科，它是通过测量人体各部位尺寸来确定个体之 间和群体之间在人体尺寸上的差别，用以研究人的形态特征，从而为各种工业设计 和工程设计提供人体测量数据。 6、人机工程学范围内的人体形态测量数据主要有两类，即人体构造尺寸和功能尺寸的 测量数据。人体构造上的尺寸是指静态尺寸；人体功能上的尺寸是指动态尺寸，包 括人在工作姿势下或在某种操作活动状态下测量的尺寸 7、人体测量的主要方法有：a 、普通测量法，b 、摄像法，c 、三维数字化人体测量法。 8、测量基准面：a 、正中矢状面（左右），b 、冠状面（前后），c 、横断面（上下 面），d 、眼耳平面（通过左右耳屏点及右眼眶下点得横断面） 9、均值：表示样本的测量数据集中地趋向某一个值，该值为平均值，简称均值。 ∑==n i i x n x 11
机器学习_boston dataset(波士顿数据集)
boston dataset(波士顿数据集) 数据摘要： A small but widely used dataset concerning housing in the Boston Massachusetts area. It has been adapted from the UCI repository of machine learning databases. More information is available in the detailed documentation. 中文关键词： 波士顿,数据集,房屋,机器学习, 英文关键词： boston,dataset,housing,machine learning, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing Classification
数据详细介绍： boston dataset A Dataset derived from information collected by the U.S. Census Service concerning housing in the area of Boston Mass. This dataset contains information collected by the U.S Census Service concerning housing in the area of Boston Mass. It was obtained from the StatLib archive (https://www.360docs.net/doc/1c6253905.html,/datasets/boston), and has been used extensively throughout the literature to benchmark algorithms. However, these comparisons were primarily done outside of Delve and are thus somewhat suspect. The dataset is small in size with only 506 cases. The data was originally published by Harrison, D. and Rubinfeld, D.L. `Hedonic prices and the demand for clean air', J. Environ. Economics & Management, vol.5, 81-102, 1978. Dataset Naming The name for this dataset is simply boston. It has two prototasks: nox, in which the nitrous oxide level is to be predicted; and price, in which the median value of a home is to be predicted Miscellaneous Details Origin The origin of the boston housing data is Natural. Usage This dataset may be used for Assessment. Number of Cases The dataset contains a total of 506 cases. Order The order of the cases is mysterious.
(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。
人机工程学习题
第一章人机工程学概论(习题) 1、简述人机工程学的定义 答：国际人机工程学会（IEA）对人机工程学所下的定义：“人机工程学是研究人在某种工作环境中的解剖学、生理学和心理学等方面的各种因素；研究人和机器及环境的相互作用； 研究人在工作、家庭生活和休假时怎样统一考虑工作效率、健康、安全和舒适等问题的学科”。 本书认为：人机工程学是人的生理和心理特点出发，研究人、机、环境的相互关系和相互作用的规律，以优化人—机—环境系统的一门学科。 2、举出我们日常生活中与人机工程学相关的例子 答：兵器握柄的形状、弓箭的制作和使用、掘土工具“耒”、鼠标的形状、某些高档的椅子、人机信息界面设计、工作台椅设计、各种工具的设计等等。 3、说出人机工程学科常见的名称 答：美国：Human Engineering; Human Factors Engineering 人类工程学或人类因素工程学。 欧洲：Ergonomics 人类工程学或工效学。 已被国际标准化组织正式采纳， 本义：劳动的规律。工程心里学（前苏联）；人间工学（日本） 我国：人机工程学、人类工程学、工程心理学、宜人学、人的因素等。 4、简要地说明现代人机工程学研究的内容和方法？ (1) 研究内容： 1）人体特性的研究：主要研究在工业设计中与人体有关的问题。 2）工作场所和信息传递装置的设计：主要研究如何设计合适的环境及信息传递装置，使人可以舒适高效的工作。 3）环境控制与安全保护：主要研究从长远利益出发，如何设计环境及进行安全保护以保证人在长期工作下健康不受影响，事故危险性最小。 4）人机系统的总体设计：人机系统工作效能的高低主要取决于它的总体设计，即在整体上使“机”与人体相适应，解决好人与机器之间的分工和机器之间信息交流的问题可，使二者取长补短，各尽所长。 5）人机工程学发展动向的研究 5、人机工程学发展动向的研究 1. 观察法可借助摄影或录象 2. 实测法借助仪器进行实际测量 3. 实验法在实验室或作业现场进行多次反复观测。 4. 模拟和模型试验法 5. 计算机数值仿真法 6. 分析法（HoneyWell亨利威尔） 7. 调查研究法：各种调查研究的方法（抽样/询问/问卷）注重测试方法的可靠性和有性 可靠性（一致性）：重复实验时，结果应一致. 有效性：测试结果能真实反映所评价的内容. 6、讲述人机工程学发展的4个阶段
乌云数据集(cloud dataset)_机器学习_科研数据集
乌云数据集(cloud dataset) 数据介绍： These data are those collected in a cloud-seeding experiment in Tasmania. The rainfalls are period rainfalls in inches. TE and TW are the east and west target areas respectively, while NC, SC and NWC are the corresponding rainfalls in the north, south and north-west control areas respectively. S = seeded, U = unseeded. 关键词： 人工降雨试验,塔斯马尼亚岛,降雨,周期,英寸, cloud-seeding experiment,Tasmania,rainfalls,period,inch, 数据格式： TEXT 数据详细介绍： Cloud dataset These data are those collected in a cloud-seeding experiment in Tasmania between mid-1964 and January 1971. Their analysis, using regression techniques and permutation tests, is discussed in: Miller, A.J., Shaw, D.E., Veitch, L.G. & Smith, E.J. (1979).`Analyzing the results of a cloud-seeding experiment in Tasmania', Communications in Statistics - Theory & Methods, vol.A8(10),1017-1047.
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
安全人机工程学(习题库)
第一章概论 1．人机关系随社会的发展有很大的变化，请举例说明其变化及其特点。 2．如何理解安全人机工程学的含义？ 3. 阐述人机工程学与安全人机工程学的联系与区别 4. 举例分析你所熟悉的一个人机系统的人、机及其结合面 5．请说明安全人机工程学在安全工程学中所处的地位与作用 6．何为安全人机工程学？其任务与研究范围是什么？ 第二章人体的人机学参数 1．为什么说人体测量参数是一切设计的基础？ 2．人体测量数据如何处理？ 3．使用人体数据的原则是什么？ 4．手、脚作业域如何确定？ 5．人体测量数据的运用准则有哪些？ 6．作业椅与工作台如何确定合适？ 7．结合实际举例说明人体数据在工程中的应用？ 第三章人的生理和心理及人体生物力学特性 1、何谓人的感觉适应性、感觉有效刺激及感觉相互作用，对上述特性的研究对安全工作有什么作用？ 2、人的视觉、听觉各有哪些特征？ 3、何谓人的反应时间？如何能缩短人的反应时间？ 4、如何能提高人的信息处理能力？ 5、何谓注意？有哪些特征？ 6、由非理智行为而发生违章操作的心理因素有哪些表现？ 7、如何应用能力的个体差异搞好安全工作？ 8、色彩对人有哪些生理、心理影响？作业场所和工作面色彩选择应注意哪些问题。 9、噪声对不同工作内容的影响主要体现在哪些方面？ 10、人体活动范围可分为哪几类？如何根据作业特点确定适宜的作业范围？ 11、人体四肢操纵力有哪些特点？对操纵器布置有哪些影响？ 12、在进行安全人机系统设计时，为了使动作速度、频率和准确性、灵活性很好的结合，必须遵循哪些规律？ 13、影响人体作用力的因素有哪些？ 14、何谓疲劳？疲劳形成的原因？ 15、如何能减少或改善作业人员的疲劳？ 第四章安全人机功能匹配 1、何为开环与闭环人机系统？ 2．举例说明机械设备的危险部位 3．常见的机械事故有哪些？ 4. 机器设备的本质安全从哪几个方面着手？ 5. 机械设计需要考虑哪些安全人机工程学要求？ 6．何谓“人机功能分配”？为何要对人与机进行功能分配？ 7. 人、机各有哪些优势和劣势？如何合理分配其功能？ 8．人机功能分配的原则是什么？ 9．举例说明人机功能分配不当造成的危害。 10．举例说明人与机的不同特点。 第五章人机系统的安全设计与评价
机器学习_Lung Cancer Data Set(肺癌数据集)
Lung Cancer Data Set(肺癌数据集) 数据摘要： Lung cancer data; no attribute definitions 中文关键词： 机器学习,肺癌,分类,多变量,UCI, 英文关键词： Machine Learning,Lung Cancer,Classification,MultiVarite,UCI, 数据格式： TEXT 数据用途： This data is used for classification. 数据详细介绍： Lung Cancer Data Set Abstract: Lung cancer data; no attribute definitions.
Source: Data was published in : Hong, Z.Q. and Yang, J.Y. "Optimal Discriminant Plane for a Small Number of Samples and Design Method of Classifier on the Plane", Pattern Recognition, Vol. 24, No. 4, pp. 317-324, 1991. Donor: Stefan Aeberhard, stefan '@' https://www.360docs.net/doc/1c6253905.html,.au Data Set Information: This data was used by Hong and Young to illustrate the power of the optimal discriminant plane even in ill-posed settings. Applying the KNN method in the resulting plane gave 77% accuracy. However, these results are strongly biased (See Aeberhard's second ref. above, or email to stefan '@' https://www.360docs.net/doc/1c6253905.html,.au). Results obtained by Aeberhard et al. are : RDA : 62.5%, KNN 53.1%, Opt. Disc. Plane 59.4% The data described 3 types of pathological lung cancers. The Authors give no information on the individual variables nor on where the data was originally used. Notes: - In the original data 4 values for the fifth attribute were -1. These values have been changed to ? (unknown). (*) - In the original data 1 value for the 39 attribute was 4. This value has been changed to ? (unknown). (*) Attribute Information: Attribute 1 is the class label. All predictive attributes are nominal, taking on integer values 0-3 Relevant Papers: Hong, Z.Q. and Yang, J.Y. "Optimal Discriminant Plane for a Small Number of Samples and Design Method of Classifier on the Plane", Pattern Recognition, Vol. 24, No. 4, pp. 317-324, 1991. [Web Link]
机器学习_Trains Data Set(火车数据集)
Trains Data Set(火车数据集) 数据摘要： 2 data formats (structured, one-instance-per-line) 中文关键词： 多变量,分类,UCI,火车, 英文关键词： Multivariate,Classification,UCI,Trains, 数据格式： TEXT 数据用途： This data set is used for classification. 数据详细介绍： Trains Data Set Abstract: 2 data formats (structured, one-instance-per-line)
Source: Original owners: Ryszard S. Michalski (michalski '@' https://www.360docs.net/doc/1c6253905.html,) and Robert Stepp Donor: GMU, Center for AI, Software Librarian, Eric E. Bloedorn (bloedorn '@' https://www.360docs.net/doc/1c6253905.html,) Data Set Information: Notes: - Additional "background" knowledge is supplied that provides a partial ordering on some of the attribute values. - We are providing this dataset both in its original form and in a form similar to the more typical propositional datasets in our repository. Since the trains dataset records relations between attributes, this transformation was somewhat challenging. However, it may shed some insight on this problem for people who are more familiar with the simple one-instance-per-line dataset format. Hierarchy of values: if (cshape is one of {openrect,opentrap,ushaped,dblopnrect} then cshape is opentop if (cshape is one of {hexagon,ellipse,closedrect,jaggedtop,slopetop, engine} then cshape closedtop Prediction task: Determine concise decision rules distinguishing trains traveling east from those traveling west.
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
人机工程学试题库
一．名词解释（5）：15 人体测量学：是通过测量人体各部位尺寸来确定个体之间和群体之间在人体尺寸上的差别，用以研究人的形态特征，从而为各种工业设计和工程设计提供人体测量数据。 百分位：具有某一尺寸和小于该尺寸的人占统计对象的百分比。 临界视角：眼睛能分辨被看物体最近两点的视角。 视野：指人的头部和眼球固定不动的情况下，眼睛观看正前方物体时所能看得见的空间围，常以角度来表示。 听阈：在最佳的听闻频率围，一个听力正常的人刚刚能听到给定各频率的正弦式纯音的最低声强I mi n，称为相应频率下的”听阈值“。 痛阈：对于感受给定各频率的正弦式纯音，开始产生疼痛感的极限声强I max，称为相应频率下的“痛阈值”。 掩蔽效应：一个声音的听阈因另一个声音的掩蔽（一个声音被另一个声音所掩盖的现象）作用而提高的效应。
痛觉：有机体受到伤害性刺激所产生的感觉。 适宜刺激：人体的各感觉器官都有各自最敏感的刺激形式，这种刺激形式称为相应感觉器的适宜刺激。 余觉：刺激取消后，感觉可以存在极短时间，这种现象叫“余觉”。 知觉：是人脑对直接作用于感觉器官的客观事物和主观状况整体的反映。 感觉：是人脑对直接作用于感觉器官的客观事物个别属性的反映。 感知觉：在生活和生产活动中，人都是以知觉的形式直接反映事物，而感觉只作为知觉的组成部分而存在于知觉之中，很少有孤立的感觉存在，在心理学中就把感觉和知觉统称为“感知觉”。 错觉：在特定条件下，人们对作用于感觉器官之外事物所产生的不正确的知觉。 反应时间：人从接受外界刺激到作出反应的时间。 坐高：从头顶点至椅面的垂距。 坐宽：臀部左右向外最凸出部位间的横向水平直线距离。