数据的多流形结构分析优秀论文
网络流模型总结范文
网络流模型总结范文网络流模型是一种用来解决网络中最大流、最小割等问题的数学模型。
它在网络规划、物流调度、通信网络等领域中有广泛的应用。
本文将对网络流模型进行总结，内容包括网络流的基本概念、最大流问题的建模与求解、最小割问题的建模与求解以及其他应用领域等。
首先，我们来介绍一些网络流的基本概念。
网络流模型是基于图论的概念，将实际问题抽象为一个有向图。
在网络流模型中，图的节点表示各个节点或者位置，图的边表示节点之间的连接关系，而边上的权重表示这条边上的容量或者流量。
根据问题的不同，我们可以将图分为有源有汇的图和网络流图。
有源有汇的图是指在图中存在一个源节点和一个汇节点，表示从源节点向汇节点流动。
而网络流图则是指图中不存在源节点和汇节点的约束，表示节点间的流动。
接下来，我们来讲解最大流问题的建模与求解。
最大流问题是指在给定网络图中，找出满足容量约束的最大的流从源节点到达汇节点。
建模的时候，我们需要给图中的每条边设定一个容量。
求解最大流问题的算法有很多，其中最著名的是Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法。
这两个算法的思想都是寻找一条增广路径，通过调整路径上边的流量来增加整体的流量。
算法的时间复杂度取决于增广路径的选择策略，在最坏情况下，Ford-Fulkerson算法的时间复杂度为O(，E， * f_max)，而Edmonds-Karp算法的时间复杂度为O(，V， * ，E，^2)。
最小割问题是最大流问题的对偶问题，它的求解思想是找到源节点和汇节点之间的最小割。
最小割是指将图中的节点分为两个集合S和T，使得源节点属于集合S，汇节点属于集合T，且分隔S和T的边上的容量之和最小。
最小割问题的求解有很多算法，其中最著名的是Ford-Fulkerson算法利用最大流问题的算法求解最小割问题。
除了最大流和最小割问题外，网络流模型还有很多其他的应用领域。
例如，在物流调度中，可以将货物的运输过程建模为一个网络流问题，通过求解最大流来获得最佳调度方案。
大数据论文3000字范文(精选5篇)
大数据论文3000字范文(精选5篇)第一篇:大数据论文3000字当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时, “大数据”一词已逐渐成为IT网络通信领域热门词汇。
争夺大数据发展先机俨然成为世界各国高度重视的问题, 其中不乏IBM、EMC.甲骨文、微软等在内的巨头厂商的强势介入, 纷纷跑马圈地, 它们投入巨额资金争相抢占该领域的主动权、话语权。
大数据时代的来临, 除了推动现有的信息技术产业的创新, 其对我们生产生活的方式也将产生重大影响。
从个人视角来看, 不管是日常工作中遇到的海量邮件或是从网上获取的社交、购物、娱乐、学习、理财等信息, 还是生活中最常见的手机存储, 大数据已经渗透到我们日常生活的方方面面, 极大地方便了我们的生活;对企业而言, 互联网公司已开始采用大数据来冲击传统行业, 精准营销与大数据驱动的产品快速迭代, 促进企业商业模式创新;在社会公共服务方面, 教育、医疗、交通等行业在大数据的影响下, 出现了各种新的应用, 数据化、社交化的新媒体平台、智能交通与城市数字监管系统, 以及病历存储调用的医疗云等, 此外, 政府还可以通过大数据来高效完成信息采集, 这样可优化升级管理运营。
然而大数据在给我们展示前所未有的发展机遇的同时, 也给国家信息安全、信息技术、人才等方面带来了很大的挑战。
不久前, 斯诺登披露了美国国家安全局(NSA)一直进行信息监视活动、已收集数以百万计的全球人的信息数据的消息, 在全球范围内掀起轩然大波。
该事件对“大数据”的信息安全敲响了警钟。
大数据让大规模生产、分享和应用数据成为可能, 将信息存储和管理集中化, 我们在百度上面的记录, 无意识阅读的产品广告、旅游信息, 习惯去哪个商场进行采购等这些痕迹, 却不知所有的关系和活动在数据化之后都被一些组织或商家公司掌控, 这也使得我们一方面享受了“大数据”带来的诸多便利, 但另一方面无处不在的“第三只眼”却在时刻监控着我们的行动。
多元统计分析论文范文精选3篇(全文)
多元统计分析论文范文精选3篇多元统计分析法是证券投资中非常重要的分析方法，它的理论内容包含了多个方面的理论方法，每个理论分析方法对证券投资有着不同的分析作用，应该对每个分析方法进行认真研究得出相关的结论，再应用到实际经济生活中。
1聚类分析在证券投资中的应用（1）定义：聚类分析是依据研究对象的特征对其进行分类、减少研究对象的数目，也叫分类分析和数值分析，是一种统计分析技术。
（2）在证券投资中应用聚类分析，是基于证券投资的各种基本特点而决定的。
证券投资中包含着非常多的动态的变化因素，要认真分析证券投资中各种因素的动态变化情况，找出合适的方法对这种动态情况进行把握规范处理，使投资分析更加的准确、精确。
1）弥补影响股票价格波动因素的不确定性证券市场受到非常多方面的影响，具有很大的波动性和不稳定性，这种波动性也造成了证券市场极不稳定的进展状态，这些状态的好坏对证券市场投资者和小股民有着非常重要的影响。
聚类分析的方法是建立在基础分析之上的，立足基础进展长远，并对股票的基本层面的因素进行量化分析，并认真分析掌握结果再应用于证券投资实践中，从股票的基本特征出发，从深层次挖掘股票的内在价值，并将这些价值发挥到最大的效用。
影响证券投资市场波动的因素非常多，通过聚类分析得出的数据更加的全面科学，对于投资者来说这些数据是进行理性投资必不可少的参考依据。
2）聚类分析深层次分析了与证券市场相关的行业和公司的成长性聚类分析是一种非常专业的投资分析方法，它善于利用证券投资过程中出现的各种数据来对证券所涉及的各种行业和公司进行具体的行业分析，这些数据所产生额模型是证券投资者进行证券投资必不可少的依据。
而所谓成长性是一种是一个行业和一个公司进展的变化趋势，聚类分析通过各种数据总结归纳出某个行业的进展历史和未来进展趋势，并不断的进行自我检测和自我更新。
并且，要在实际生活中更好的利用这种分析方法进行分析研究总结，就要有各种准确的数据来和不同成长阶段的不同参数，但是，猎取这种参数比较困难，需要在证券市场实际交易和对行业和公司的不断调查研究中才能得出正确的数据。
东华大学教务处通知
东华大学教务处通知教函2019年26号签发:姚卫新关于国家级、上海市级大学生创新创业计划项目结题验收的通知各学院：根据《教育部关于做好“本科教学工程”国家级大学生创新创业训练计划实施工作的通知》(教高函〔2012〕5号)、《上海市教育委员会上海市人力资源和社会保障局上海市经济和信息化委员会共青团上海市委员会关于举办第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛（上海赛区）的通知》精神，现对已完成的2018年度国家级、2017年度市级大学生创新创业训练项目组织结题验收。
具体通知如下：一、结题范围1．结题项目为2018年度国家级、2017年度上海市级创新训练、创业训练、创业实践项目；2．以往历年延期的项目；3．创新训练、创业训练、创业实践项目分别由教务处、就业服务中心、团委安排验收。
二、结题具体要求1．为鼓励更多优秀项目参与“互联网+”大学生创新创业大赛，申请本次结题验收的项目，需完成网上申报第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛，网址：/。
2. 6月3日前，各项目负责人向所在学院、或部门提交以下结题验收材料：（1）验收鉴定表（鉴定表必须由小组成员全体签字，经指导教师签署意见及学院领导小组审定）；（2）项目总结（结题）报告；（3）东华大学“大学生创新性实验项目实施情况记录簿”；（4）支撑材料，包括文献资料综述、研究或设计方案论证材料、原始记录、论文（或设计报告、或研究报告）、实物、软件、专利等；（5）相关材料电子光盘；含：①项目组人员集体照片及工作照各一张；②立项申请书、中期检查表、验收鉴定表、项目总结报告等；③所发表论文的word版；④相关专利及获奖证书的照片等。
3．6月12日前，各学院组织专家答辩或验收。
学院答辩组由3～5位专家组成，各学院教学院长为验收答辩组组长。
结题答辩时，项目组成员一般应全体出席，将项目总结报告制成PPT格式，共同汇报和答辩、阐述自身收获，回答专家组提问、听取专家组的评审意见。
多流形结构数据建模与应用研究
多流形结构数据建模与应用研究胡一帆;胡友彬;李绍辉;赵阳【摘要】研究多流形结构的复杂数据的聚类方法，在流形学的基础上提出种子生长模型。
对一维和二维多流形结构数据的建模和分析，表明该模型能够有效地解决类似的混合子空间聚类问题。
以工业测量中的实例为研究对象建立模型，实验结果达到工业测量的目的，验证该模型在实际应用中的可行性。
%Studies the clustering method of multiple manifold structure complex data, and proposes the seeds growth model on the basis of the manifold learning. One-dimensional and two-dimensional multiple manifold structure data modeling and their analysis, shows that the model can effectively solve the similar mixed subspace clustering problem. Takes the living example in Industrial measurement as the object of the study for modeling, the result achieves the purpose of industrial measurement, and verifies the feasibility of the model in practical application.【期刊名称】《现代计算机（普及版）》【年(卷),期】2015(000)012【总页数】6页(P8-13)【关键词】多流形数据;种子生长模型;评判指标;子空间聚类【作者】胡一帆;胡友彬;李绍辉;赵阳【作者单位】解放军理工大学气象海洋学院，南京 211101;解放军理工大学气象海洋学院，南京 211101;解放军理工大学气象海洋学院，南京 211101;北京应用气象研究所，北京 100101【正文语种】中文我们已经进入了一个信息爆炸的时代，海量的数据不断产生，以至数据的分析和处理方法成为了诸多问题成功解决的关键，涌现出了大量的数据分析方法。
多源流分析框架范文
多源流分析框架范文多源流分析框架是一种用于解决复杂问题的方法，它将问题从多个角度进行分析，从而全面理解问题的本质和相关因素。
与传统的单一分析方法相比，多源流分析框架能够同时考虑多个因素，并通过综合各种信息源来评估问题的影响和解决方案的可行性。
一般而言，多源流分析框架包括以下几个关键步骤：问题定义、数据收集、分析和解释。
下面将对这些步骤进行详细讨论。
第一步是问题定义。
在这一步骤中，我们需要明确问题的背景和目标，确定问题的范围和限制。
比如，我们可以明确问题的性质，是一个技术问题还是一个管理问题？问题的目标是什么，解决问题需要达到怎样的效果？这些问题的答案将为后续的数据收集和分析提供方向。
第二步是数据收集。
在这一步骤中，我们需要收集相关的数据和信息，包括定量数据和定性数据。
定量数据可以通过问卷调查、实地观察等方式进行收集，而定性数据则可以通过访谈、案例分析等方式进行收集。
数据收集的目的是获取尽可能全面和准确的信息，以便于后续的分析工作。
第三步是分析。
在这一步骤中，我们将收集到的数据进行整理和分类，然后运用适当的分析方法进行分析。
常用的分析方法包括统计分析、主成分分析、SWOT分析等。
分析的目的是理清数据之间的关系和内在逻辑，揭示问题的本质和规律。
第四步是解释。
在这一步骤中，我们将对分析结果进行解释和评估，评估不同解决方案的优缺点，从而为问题的解决提供建议和决策支持。
解释的目的是从整体上看待问题和解决方案，为决策提供全面和客观的判断依据。
总的来说，多源流分析框架是一种科学而全面的问题解决方法，它通过综合多个信息源和多个分析角度，帮助我们全面理解问题的本质和相关因素。
通过明确问题、收集数据、分析和解释结果，我们能够更好地理解问题、评估解决方案，并为决策提供支持。
多源流分析框架的应用范围广泛，可以用于解决各种复杂问题，帮助我们做出明智的决策。
典型冗余分析范文
典型冗余分析范文在实际应用中，我们经常会遇到高维数据，例如基因表达数据、图像数据、文本数据等。
这些数据往往包含大量的冗余信息，即不同维度之间存在一定程度的相关性。
如果我们不考虑冗余信息，直接对数据进行分析和建模，可能会带来一些问题，如降低预测准确度、增加计算复杂度等。
因此，我们需要对数据进行冗余分析，剔除冗余信息，从而提高数据的表示和分析效果。
特征提取是通过PCA方法从原始数据中提取出主成分，得到一组正交归一化的新变量。
这些新变量代表了原始数据中的主要结构和变异程度。
特征提取的目的是将数据从高维空间映射到低维空间，从而减少数据的复杂度。
在典型冗余分析中，我们需要额外考虑一个指标，典型度（Typicality），用于衡量主成分中包含的冗余信息和重要特征的比例。
典型度越高的主成分，表示该主成分包含的重要特征较多，冗余信息较少。
特征选择是根据典型度的大小，选择一部分具有较高典型度的主成分作为最终的特征子集。
选择合适的主成分可以帮助我们更好地理解数据，并减少冗余信息对数据分析的干扰。
在进行特征选择时，我们通常会设置一个典型度的阈值，只选择典型度高于该阈值的主成分。
典型冗余分析在实际应用中具有广泛的用途。
例如，在基因表达数据分析中，通过典型冗余分析可以帮助我们发现与其中一种疾病相关的基因集合，并辨别这些基因中的重要特征。
在图像数据处理中，通过典型冗余分析可以提取出图像的主要结构和纹理特征，用于图像分类和检索。
在文本数据分析中，通过典型冗余分析可以捕捉到文本的重要特征和词汇之间的关系，用于文本分类和情感分析等任务。
总之，典型冗余分析是一种有效的降维方法，可以帮助我们从高维数据中提取出具有重要特征的子集。
通过选择典型度高的主成分，可以减少冗余信息的影响，提高数据分析的效果。
典型冗余分析在多个领域中都有广泛应用，为我们更好地理解和处理高维数据提供了有力的工具和方法。
流形学习算法及其应用研究共3篇
流形学习算法及其应用研究共3篇流形学习算法及其应用研究1流形学习算法是一种机器学习算法，其目的是从高维数据中抽取出低维度的特征表示，以便进行分类、聚类等任务。
流形学习算法的基本思想是通过将高维数据变换为低维流形空间，从而保留数据的本质结构和信息。
近年来，流形学习算法得到了越来越多的关注和应用。
以下我们将介绍一些常用的流形学习算法及其应用。
一、常用的流形学习算法（一）局部线性嵌入（Locally Linear Embedding，简称LLE）LLE算法是一种无监督的流形学习算法，它把高维数据集映射到低维空间，保留了数据间的局部线性关系，即原始数据点集中的线性组合权重。
LLE算法的核心思想是假设所有数据样本都是从某个流形空间中采样得到的，并通过寻找最小化误差的方式来还原流形结构。
LLE算法有着较好的可解释性和良好的鲁棒性，同时可以有效地应用于图像处理、模式识别等领域。
（二）等距映射（Isomap）Isomap算法是一种经典的流形学习算法，它可以从高维数据中提取出低维流形空间，并且保留了数据间的地位关系。
它的基本思想是将高维数据转化为流形空间，从而保留了数据的全局性质。
等距映射算法可以应用于数据降维、探索数据关系等领域，并已经在生物学、计算机视觉等领域得到广泛应用。
（三）核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，简称KPCA）KPCA算法是一种非线性的流形学习算法，可以有效地处理非线性问题。
KPCA通过使用核函数来将数据映射到高维空间，然后应用PCA算法进行降维。
KPCA算法在图像识别、人脸识别、语音识别等领域应用广泛。
（四）流形正则化（Manifold Regularization）流形正则化算法是一种半监督学习算法，它可以有效地利用已经标记的数据和未标记的数据来进行分类或回归。
其基本思想是通过在标记数据和未标记数据之间构建连接关系，利用非线性流形学习算法对数据进行处理。
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题目数据的多流形结构分析摘要：在如今的信息爆炸时代，大数据分析已经成为了热门话题。
本文所阐述的内容就是数据处理的一个重要方法——多流形结构分析。
本文根据不同的子空间聚类问题，使用稀疏子空间聚类(Sparse Subspace Clustering, SSC)[7],多流形谱聚类(Spectral Multi-Manifold Clustering, SMMC)[8]及其改进算法，共同解决了所有问题。
本文所做的主要创新工作和结论如下：第一，基于所给问题，验证和讨论了SSC和SMMC算法的适用范围。
正如文献[7]中所说，SSC算法适用于多个线性子空间聚类，并不适用于非线性子空间的聚类。
而SMMC算法的适用范围就相对较广，不仅适用于线性子空间聚类，而且对非线性子空间同样适用。
SMMC的缺点也同样明显：（1）参数过多，对最佳算数的搜寻较为困难；（2）由于SMMC中引入了概率主成分分析，所以相同的参数偶尔会产生不同的结果；（3）SMMC同样不适用于复杂的混合流形子空间。
针对（2）中SMMC的不稳定结果，由于SMMC产生准确结果的概率较大，文中使用了投票的方法：多次运行SMMC程序，根据产生的结果投票，若某个点的第i个聚类标签(记为Label(i))的票数最多，则该点属于Label(i)。
第二，基于所给问题，讨论了局部线性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE)[9]对于高维子空间聚类的指导性意义。
文献[9]中结论表明LLE能够降低数据维度，而不改变其局部结构。
这说明通过LLE降低维度之后，若数据呈现线性分布，则数据在高维空间也是近似线性的。
通过LLE可以处理高维子空间聚类。
对于高维数据，如第一题，第三题的(b)和(c)，文中会给出两类结果：直接使用高维数据聚类的结果和使用LLE降维（降到3维）之后聚类的结果。
若两类结果不一样，如第三题的(b)，则以高维数据聚类的结果为准。
、第三，本文改进了SMMC算法，使得SMMC算法能够很好地解决第四题中的两个混合子空间模型。
改进的基本思想如下：（1）对于多个（大于两个）子空间的划分，首先分为2个子空间，然后根据划分的结果改进关系图的亲和矩阵，随后划分为3个子空间，依此类推，逐步划分为要求的子空间个数，命名为逐步多流形谱聚类(Gradually Spectral Multi-Manifold Clustering, GSMMC)。
此方法的最主要思想就是把数据分为两个子空间比直接分为多个子空间更容易更准确；（2）探测直线：由于第四题的(b)图中，直线和圆弧组成方式相当复杂，而直线又靠近噪声点，所以本文首先用RANSAC方法[12]将图(b)中的那条较长的直线检测出来，并从数据集中剔除，剩余的模型更为简单。
或者将结果作为第一次分类结果，在GSMMC中用来优化亲和矩阵，不过此种方法并没有获得比直接剔除更好的效果，所以有待更进一步地研究；另外，去除直线或线性子空间的影响，对所有的混合子空间模型的聚类都有重大意义。
（3）增加数据维度：为了更好地区分数据，可以给数据添加上新的一维或者两维；也可以在GMSSC中每迭代一次，根据划分结果增加维度。
由于时间限制本文只是采用了一种较为粗糙和低效的增加维度的方式。
若想要获得更一般，更有效的增维方法，需要进一步地研究。
使用（1），就能很好地解决第四题的（a），使用（1）、（2）、（3）能够对第四题的（b）做出非常好的聚类。
最后，基于本文所做的所有工作、结论和思想，希望对相关研究人员有所启发。
关键词：稀疏子空间聚类，逐步多流形谱聚类，直线探测，增加数据维度目录一、问题重述.............................................................................................................................. - 1 -1.1 引言....................................................................................................................................... - 1 -1.2 问题的提出........................................................................................................................... - 1 -二、问题分析.............................................................................................................................. - 4 -2.1 问题一................................................................................................................................... - 4 -2.2 问题二................................................................................................................................... - 4 -2.3 问题三................................................................................................................................... - 4 -2.4 问题四................................................................................................................................... - 4 -三、符号说明.............................................................................................................................. - 5 -四、模型建立与改进.................................................................................................................. - 6 -4.1 谱聚类................................................................................................................................... - 6 -4.2 稀疏子空间聚类SSC ........................................................................................................... - 7 -4.3 多流形谱聚类SMMC .......................................................................................................... - 8 -4.4局部线性嵌入LLE ............................................................................................................. - 10 -4.5 逐步多流形谱聚类GSMMC和增加数据维度 ................................................................ - 11 -4.6 RANSAC ............................................................................................................................. - 12 -五、问题求解............................................................................................................................ - 15 -5.1 问题一——子空间独立..................................................................................................... - 15 -5.2 问题二——低维空间中的子空间聚类问题和多流形聚类问题 ..................................... - 16 -5.3 问题三——实际应用中的子空间聚类问题..................................................................... - 20 -5.4 问题四——实际应用中的多流形聚类问题..................................................................... - 24 -六、评价与结论........................................................................................................................ - 30 -七、参考文献............................................................................................................................ - 31 -八、附录.................................................................................................................................... - 32 -一、问题重述1.1 引言一个人在不同光照下的人脸图像可以被一个低维子空间近似[1]，由此产生大量的数据降维方法被用来挖掘数据集的低维线性子空间结构，这类方法假设数据集采样于一个线性的欧氏空间[15]。