cdc 一种基于群组判断离差的偏好集结方法
实现离群点检测的机器学习算法
实现离群点检测的机器学习算法离群点检测（Outlier detection）是机器学习中的一项重要任务，旨在识别数据集中与其他数据点不太相似或异常的数据点。
离群点也被称为异常值，它们与正常的数据点存在明显的偏离或异常行为。
离群点检测的目标是从大量的数据中准确地识别这些异常值，以便进一步分析和采取相应的措施。
实现离群点检测的机器学习算法有多种，下面将介绍一些常用的方法：1. 统计学方法：这些方法利用统计学原理来识别离群点。
其中一个常用的方法是基于数据的标准差或均值的阈值判断。
如果数据点的值偏离均值或标准差超过一定的阈值，则将其标记为离群点。
这种方法简单易用，但对于复杂的数据分布可能不够准确。
2. 基于距离的方法：这些方法通过计算数据点与最近邻数据点之间的距离来判断是否为离群点。
其中一种常见的方法是K近邻算法，它通过计算每个数据点与其K个最近邻数据点的距离，并将距离较远的点标记为离群点。
还有一种方法是基于密度的离群点检测算法，如LOF（局部离群因子）算法，它衡量数据点周围的局部密度与其邻近数据点的局部密度之比，从而识别离群点。
3. 基于聚类的方法：这些方法将数据点分为不同的聚类，并将边界上的数据点标记为离群点。
其中一个常用的算法是DBSCAN（基于密度的聚类应用噪声）算法，它通过将数据点组织成高密度区域和低密度区域来判断离群点。
也有一些其他的聚类算法可用于离群点检测，如基于谱聚类、层次聚类等。
4. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在离群点检测中的应用日益增多。
深度学习模型可以自动从数据中学习特征，并且对非线性和高维数据具有较好的处理能力。
一些常用的深度学习模型，如自编码器（Autoencoder）和变分自编码器（Variational Autoencoder），可以用于离群点检测。
这些模型可以通过重构误差或潜在空间的分布来判断数据点的异常性。
总结而言，离群点检测是机器学习中的一项重要任务，可以通过多种算法实现。
dbscan文献
dbscan文献DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种常用的聚类算法，它能够有效地识别数据集中的簇，并且可以识别出噪声点。
在DBSCAN算法中，主要有两个重要的参数，一个是半径参数ε，另一个是最小样本数参数MinPts。
通过调节这两个参数，可以得到不同的聚类结果。
DBSCAN算法的核心思想是基于密度的聚类。
它将数据点分为核心点、边界点和噪声点三类。
核心点是指在ε半径内包含至少MinPts个样本点的点，边界点是指在ε半径内包含少于MinPts个样本点的点，但是落在某个核心点的ε邻域内，噪声点是指既不是核心点也不是边界点的点。
DBSCAN算法的优势在于不需要事先指定簇的个数，而且对噪声数据具有较好的鲁棒性。
但是在实际应用中，往往需要根据数据集的特点来调节参数以获得最佳的聚类效果。
在使用DBSCAN算法时，首先需要选择合适的ε和MinPts参数。
ε的选择要根据数据集的密度来确定，一般来说，可以通过可视化手段来调节ε的取值。
MinPts的选择也是关键，如果MinPts取值过小，会增加噪声点的数量；如果MinPts取值过大，会导致较小的簇被划分为噪声点。
因此，需要根据具体情况来选择合适的MinPts值。
另外，在使用DBSCAN算法时，还需要注意对数据集进行预处理。
一般来说，需要对数据进行标准化处理，以保证不同特征之间的量纲一致。
此外，还可以考虑使用PCA等降维技术，以减少数据集的维度，提高算法的效率和准确性。
总的来说，DBSCAN算法是一种强大的聚类算法，能够有效地应用于各种领域，如图像处理、生物信息学、社交网络分析等。
通过合理地选择参数和对数据进行预处理，可以获得较好的聚类效果。
但是在实际应用中，需要根据具体情况来调节参数，以获得最佳的结果。
大数据CDA考试(习题卷3)
大数据CDA考试(习题卷3)第1部分：单项选择题，共47题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]QQ图可以用来检验( )A)正态性B)共线性C)同方差D)过拟合答案:A解析:QQ图是用于直观验证一组数据是否来自某个分布，或者验证某两组数据是否来自同一（族）分布。
在应用中常用的是检验数据是否来自于正态分布。
2.[单选题]Flink 的数据转换操作在以下哪些环节中完成()?A)channelB)TransformationC)sinkD)source答案:B解析:3.[单选题]以下命令组成错误的是()A)vim /etc/profileB)source/etc/profileC)hadoop namenode-formatD)bin/hadoop fs- cat/hadoopdata/y/txt答案:D解析:4.[单选题]在MapReduce中,()组件是用户不指定也不会有默认的。
A)CombinerB)OutputFormatC)PartitionerD)InputFormat答案:A解析:5.[单选题]以下关于Zookeeper 关键特性中的原子说法正确的是?A)客户端发送的更新会按照他们被 发送的顺序进行应用B)更新只能全部完成或失败,不会部 分完成C)一条消息被一个server 接收,将 被所有server 接收D)集群中无论哪台服务器,对外示均 是同答案:B解析:6.[单选题]Spark是用以下哪种编程语言实现的()?C)JAVAD)Scala答案:D解析:7.[单选题]某专业毕业的研究生年薪的标准差大约为2000美元，现在想要估计这个专业毕业研究生年薪95%的置信区间，并要求误差为100美元，应抽取多大的样本量？( ) z/2=1.96A)182B)98C)1537D)634答案:C解析:8.[单选题]使用Hbase 客户端批量写入10条数据,某个Hregionserver 节点上包含该表的 2 个Region,分别为A 和B,10条数据中有6条属于A,4条属于B,请问写入这10条 数据需要向该Hregion Server 发送几次RPC 请求?A)10B)6C)2D)1答案:D解析:9.[单选题]以下哪个关键字可以用来为对象加互斥锁?A)transientB)staticC)serializeD)synchronized答案:D解析:10.[单选题]以下关于Hive操作描述不正确的是()。
大数据CDA考试(习题卷10)
大数据CDA考试(习题卷10)第1部分：单项选择题，共47题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]以下哪个部分不是一篇数据分析报告必须有的。
( )A)标题B)正文C)结论与建议D)附录答案:D解析:2.[单选题]关于相关关系有误的是()。
A)按相关的程度分为完全相关、不完全相关和不相关B)按相关的特点分为单相关和多相 关C)按相关的方向分为正相关和负相关D)按相关的形式分为线性相关和非线性相关。
答案:B解析:3.[单选题]数据挖掘中Naive Bayes于什么方法?()A)聚类B)分类C)时间序列D)关联规则答案:B解析:4.[单选题]下哪种不是Hive支持的数据类型()。
A)tructB)ntC)apD)ong答案:D解析:5.[单选题]下列哪种方法不能用于检验一元线性回归残差是否服从正态分布( )A)PP图B)SW检验C)KS检验D)ADF检验答案:D解析:ADF检验一般用于时序模型6.[单选题]下列有关数据分析说法正确的是( )。
A)数据分析规定其操作流程分为5步B)SEMMA是数据挖掘项目方法论的名称C)数据分析只是针对大数据情形，小数据是没有意义的D)数据分析中模型的精度是第一位的答案:B解析:A项，没有明确规定的步骤数量；C项两类数据各有用处；D项，数据分析需要权衡成本、精度、效率等。
7.[单选题]Java编程所必须的默认引用包为()A)java.sys包B)ng 包C)java.util 包D)以上都不是答案:B解析:8.[单选题]下列涉及通配符的操作，范围最大的是( )A)nameB)nameC)nameD)name答案:C解析:%匹配多个字符，_匹配一个字符。
9.[单选题]检验单总体均值的过程中，如果是小样本，但总体标准差已知，检验统计量应该选择( )。
A)B)C)D)答案:A解析:见单总体均值检验概念10.[单选题]对于Hive 中关于普通表和外部表描述不正确的是?A)默认创建普通表B)删除外部表时,只除外部表数据而 不删除元数据C)外部实质是将已存在于HDFS 上的文件路径跟表关联起来D)删除普通表时,元数据和数据同时 被删除答案:C解析:11.[单选题]为AB类的一个无形式参数无返回值的方法methiod 书写方法头,使得使用类名 AB作为前级就可以调用它,该方法头的形式为()。
商务数据挖掘与分析应用考核试卷
4. 在关联规则挖掘中，如果项集{X}的出现次数除以总项集的次数大于某个阈值，则称项集{X}具有高______度。
5. 在聚类分析中，______算法是基于距离的聚类方法，它试图找到最小化簇内距离和的最大化簇间距离的簇。
6. 在时间序列分析中，______模型是一种预测方法，它假设未来的值可以通过过去的值来预测。
得分：_________________ 判卷人：_________________
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1. 在数据挖掘中，______是描述数据集中数据分布的统计量。
2. 在进行数据预处理时，______是指识别或删除数据集中的错误或不一致的过程。
得分：_________________ 判卷人：_________________
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1. 数据挖掘过程中常用的数据分析方法包括哪些？（ ）
A. 描述性分析
B. 探索性分析
C. 验证性分析
D. 预测性分析
A. 决策树
B. 逻辑回归
C. K-means
D. 支持向量机
14. 以下哪个算法常用于异常值检测？（ ）
A. 基于距离的聚类
B. 基于密度的聚类
C. 箱线图
D. 以上都是
15. 以下哪个不是数据挖掘中的数据类型？（ ）
A. 分类数据
B. 数值数据
C. 序列数据
D. 文本数据
16. 在商务数据分析中，以下哪个不是客户关系管理（CRM）的关键指标？（ ）
___《数据科学导论》20春期末考核
___《数据科学导论》20春期末考核.doc合：{ABC。
ABD。
ACD。
BCD}。
ri算法从中产生频繁4-项集，则需要进行()A.自连接B.剪枝C.排序D.分组参考答案】: A2.BFR聚类算法适用于___空间中的数据聚类。
3.聚类是一种无监督研究方法。
4.当数据库中相关联的两张表存储了用户的个人信息，但只更新了其中一张表的数据时，就会导致两张表中的数据不一致。
这种情况属于数据不一致的值。
5.产量每增加一台，单位成本平均减少1.2元。
6.在k近邻法中，选择较小的k值时，研究的“近似误差”会减小，“估计误差”会增大。
7.在回归分析中，自变量为连续型变量，因变量为连续型变量。
8.手肘法的核心指标是SSE。
9.特征选择的四个步骤包括子集产生、子集评估、子集搜索和子集验证。
10.在一元线性回归中，真实值与预测值的差称为样本的残差。
11.K-means聚类适用于数值型数据。
12.缺失值会导致数据建模丢失大量有用信息，增加不确定性，以及可能使建模过程陷入混乱，导致异常的输出。
13.正方形的面积和边长之间是函数关系。
14.ri算法从频繁3-项集的集合中产生频繁4-项集，需要进行自连接。
T.对 F.错参考答案】: F1.采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含(1,2,4)、(1,2,5)、(1,3,4)、(1,3,5)。
假定数据集中只有5个项。
2.单层感知机模型属于二分类的线性分类模型。
3.系统日志收集的基本特征有高可用性、高可靠性和可扩展性。
4.距离度量中的距离可以是欧式距离、曼哈顿距离、Lp距离和Minkowski距离。
5.K-means聚类中K值选取的方法是密度分类法和手肘法。
6.多层感知机的研究过程包含信号的正向传播和误差的反向传播。
7.一元回归参数估计的参数求解方法有最大似然法、距估计法和最小二乘法。
8.Jaccard系数只关心个体间共同具有的特征是否一致这个问题，所以是对的。
9.标准BP算法是在读取全部数据集后，对参数进行统一更新的算法，所以是错的。
群决策理论与方法的研究现状
群决策理论与方法的研究现状摘要：群决策是近年来决策理论研究的热点课题,它在现代政治、管理、军事和科技等重大决策问题中起到了越来越重要的作用。
本文首先对群决策的定义与理论基础进行阐述，然后对群决策的研究内容和研究方法进行总结概括，最后对群决策未来的研究方向进行展望。
关键词：群决策；群决策理论；群决策方法；研究现状Research status of group decision making theory andmethodAbstract:In recent years, group decision-making is a hot research topic in decision-making theory and is playing a more and more important role in the decision-making of major issues in modern political, managerial, military, scientific and technological fields.Firstly,this paper describe the definition and theoretical basis of group decision-making; secondly,summarize the research contents and methods of group decision-making;at last,prospect for the future research direction of group decision-making.Key words:Group decision-making;Group decision-making theory;Group decision-making method;Research status在现实生活中，决策往往是群体行为，是由多人参加进行行动方案选择的活动。
群决策理论_方法及其应用研究的综述与展望_朱佳俊
群决策理论、方法及其应用研究的综述与展望朱佳俊 郑建国(东华大学旭日工商管理学院) 摘要:群决策是近年来决策理论研究的热点课题,它在现代政治、管理、军事和科技等重大决策问题中起到了越来越重要的作用。
对群决策的定义与理论基础进行评述,分析群决策理论、方法及其应用研究的现状与存在的问题,最后展望群决策的发展方向与趋势。
关键词:群决策;GDSS;智能决策;偏好中图分类号:N 94 文献标识码:A 文章编号:1672-884X (2009)08-1131-06Theory ,Method and Application of Group Decision -making :Literature Review and Future DirectionsZHU J iajun ZHEN G J iang uo (Donghua Univ ersity,Sha nghai,China )Abstract :In recent yea rs,g roup decision-m aking is a ho t research to pic in decisio n-making theo-ry and is pla ying a mo re and m ore impo rtant ro le in the decision -making of major issues in m odern po-litical ,ma nagerial ,military ,scientific and tech nological fields .This paper a naly zes the status quo a nd problems of g roup decision-m aking theory and application by rev iewing its definition and fundam ental theo ries.Finally,the future directio n of study o n g ro up decision-making is discussed.Key words :g roup decision -making ;GDSS ;intellig ent decision -making ;preferences收稿日期:2008-04-16基金项目:上海市哲学社会科学规划资助项目(2005BJB 001);上海市自然科学基金资助项目(06ZR 14004) 群决策的研究始于200多年前,1781年法国数学家BO RDA 提出了群体对方案排序的Borda 数规则;1944年V ON N EUM ANN 等提出了多人对策的效用函数;1951年美国经济学家ARROW 提出了著名的不可能定理。
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(1)
������(������ )
������(������) 为变量 ������ 的分布区域, 且
������ (������)d������ = 1.
������(������ )
1.2 随机变量的几何离差
本节通过几何期望值对几何离差进行度量.
设随机变量 ������ 的几何期望为 ������������[������], 其几何离
大且修正复杂度较高的决策信息, 采用主成分分析 (PCA) 从高维决策信息中提取大多数相关信息, 在不依赖主观分
析的情况下进行加权集结. 仿真实验表明, 所提出的方法能够在不违背 Pareto 最优性的基础上集结离差较大的群决
策信息.
关键词: 离差；几何平均集结；群组判断；同质性水平；主成分分析
中图分类号: TP391；E911
������1 <������<������2
������ (������) ln ������d������ = ������[ln ������].
[������1 ,������2 ]
一般地, 随机变量 ������ 的几何期望为
������������[������] =
∏ ������������ (������)d������ = e ������(������) ������ (������) ln ������d������ = e������[ln ������],
=
e������[ln ������].
∀ ������������
连续情况下
∏
������������ [������ ]
=
lim
Δ������→0
������������ [������<������⩽������+Δ������] =
∀ ������
∏ ������������ (������)d������,
群体综合决策信息后, 再研究对应的方案权重; 后者 先依据决策个体偏好计算对应的方案权重向量, 再对 决策个体的方案权重向量进行集结[3].
Condon 等[4]将群决策信息集结方法总结为 4 大 类: 一致同意、投票折衷、偏好信息几何平均、加权算 术平均. 前 3 种用于集结个体判断信息, 第 4 种则集结 个体偏好对应的权重向量.
Abstract: Aiming at the issue of violation of Pareto optimality in the preference aggregation of group decision, a method of homogeneous aggregation based on the geometric dispersion of group judgments is designed. In the method, a dispersion test is carried out to measure the dispersion level of group judgments, and the aggregation is explored based on the dispersion level. For the judgments with the lower dispersion level, it is proposed to combine the judgments with the geometric mean; for the judgments with the higher dispersion level, which are difficult to revise, the principal components analysis(PCA) is applied to capture the majority of the information associated with the original high dimensionality judgments from diversity of opinion, and combine the group judgments according to the weighted geometric mean without subjective analysis. The simulation experiments show that the proposed method can combine the group judgments with the biggish dispersion on the premise of the Pareto optimality principle. Keywords: dispersion；aggregation with geometric mean；group judgment；significance level；principal components analysis
Pareto 最优性原则要求群决策时集结得到的群 体决策信息或者方案优先权必须为群成员所接受. 因
收稿日期: 2014-09-05；修回日期: 2014-11-26. 基金项目: 装备维修科学研究与改革项目(2012171). 作者简介: 张仲敏(1979−), 男, 博士生, 从事装备保障决策、信息安全与对抗的研究；李俊山(1956−), 男, 教授, 博士生
差 (GD) 可以表示为
[
������������(������) = ������������
������ ����������பைடு நூலகம்�
] .
������
(2)
其中
⎧ ⎨ ������, ������ > 1;
∣������∣������
=
⎩
1 ������
,
0
<
������
⩽
1.
������������ 为 ������ 的几何均值.
？
GM
图 1 基于几何离差测试的信息集结
如果能顺利通过离差实验测试, 则可以用几何均 值集结群体综合决策. 对于不能通过测试的情况, 通 常需要群成员对个体判断信息进行相应修改, 用修改 后的信息代替个体初始判断, 并再次进行离差测试, 若仍不能通过测试, 则继续修改直到通过测试为止.
然而, 个体判断的修正并无可遵循的方法和准 则, 往往修正复杂度较高[10]. 针对离差测试失败条件 下决策者可能无法或者不愿反复修改其决策信息的 情况, 基于加权几何平均 (WGM)[11]集结群决策信息 以获得更加鲁棒的结果. 目前相关文献未见有效选取 加权几何平均中未知权重信息的研究成果. 本文在不 依赖主观分析的情况下, 结合主成分分析 (PCA) 对权 重未知群决策信息集结进行研究.
张仲敏1,2, 李俊山1, 宋 凭2, 杨亚威1
(1. 第二炮兵工程大学 信息工程系，西安 710025；2. 西安通信学院 信息安全系，西安 710106)
摘 要: 针对群决策偏好集结中违反 Pareto 最优性的情况, 设计一种基于群组判断几何离差的同质性集结方法. 该
方法在集结前进行几何离差测试, 以确定个体决策信息的离差水平. 离差较小时, 可基于几何平均集结; 对于离差较
第 30 卷 第 11 期 Vol. 30 No. 11
控制与决策
Control and Decision
2015 年 11 月 Nov. 2015
文章编号: 1001-0920 (2015) 11-1960-07
DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.1386
一种基于群组判断离差的偏好集结方法
导师, 从事装备保障决策、智能图像处理与目标感知识别、网络信息安全等研究.
第 11 期
张仲敏 等: 一种基于群组判断离差的偏好集结方法
1961
此, 决策信息必须具备同质性特征[5], 即个体决策信 息与集结后的群体决策信息应保持一致. Aczel 等[6] 论述了几何平均 (GM) 法是保留互反条件下集结互反 决策信息数学上唯一正确的方式. Ramanathan 等[7]的 研究认为 GM 集结法违背了 Pareto 最优性原则, 其原 因在于个体决策信息中离差的存在. 例如群成员中某 些决策信息具备同质性, 而另一些不具备, 这会导致 Pareto 最优性被破坏. 违反 Pareto 最优性的程度可通 过计算行的一致性比例向量 CR 来衡量[8]. 在群成员 平等的条件下, 决策信息的几何平均与一致同意在数 学上等价, 因此可以用个体决策信息的几何均值来集 结群体决策; 否则, 如果针对某一成对比较的个体决 策信息较为分散, 与其几何均值并不接近, 则几何均 值不一定能作为群体综合决策信息.
������=1
设 样 本 中 有 ������ 个 不 相 等 的 值, 且 其 绝 对 频 率 为 ������1,
������2, ⋅ ⋅ ⋅ , ������������, 则 ������������ = ������ [������ = ������������] 的估计值为
���ˆ���������
文献标志码: A
An aggregation approach of preference information according to dispersion of group judgments
ZHANG Zhong-min1,2, LI Jun-shan1, SONG Ping2, YANG Ya-wei1