第四章 分类方法详解
第四章 环境分析与理性决策——管理学(马工程)
三、非理性决策
（三）领导集体决策模型
领导集体决策模型是认为政策选择是建立在领导者优秀的素质和管理经 验的基础上，由领导者或领导集体依据自己的应变能力和判断力进行决策。
其优点是决策迅速，但决策的质量同领导者个人的素质、经验密切相关 ，是决策是否成功的决定性因素。
“精英决策模型”：忽略公众对社会发展的影响，而把公共政策看成反 映精英们的价值和偏好，认为是他们决定了政策。
（二）活动方案评价方法
3. 动态评价方法与静态评价方法 决策评价指标体系在指标的内涵、指标的数量、体系的构成等方面均应有 相对的稳定性。 随着企业经营环境的变化，决策评价体系也应做相应的变更。因此，绩效 评价体系还具有明显的动态性特征。
三、选择活动方案的评价方法
（一）决策树方法
以树形图来辅助进行各方案期望收益的计算和比较。
对行业内部要分析主要竞争者的基本情况、对本企业构成威胁的原因以 及分析竞争对手的发展动向。
二、环境分析的常用方法
（三）内外部环境综合分析方法——SWOT分析法
SWOT 分析是最常用的内外部环境综合分析技术，是由哈佛大学的安德 鲁斯等人提出的一种分析方法。
二、环境分析的常用方法
（四）针对环境变化的分析方法——情境分析法
例（这里不考虑货币的时间价值）： 某公司为满足市场对某种新产品的需求，拟规划建设新厂。预计市场对这 种新产品的需求量比较大，但也存在销路差的可能性。公司有两种可行的扩大 生产规模方案：一是新建一个大厂，预计需投资30万元，销路好时可获利100万 元，销路不好时亏损20万元；二是新建一个小厂，需投资20万元，销路好时可 获利40万元，销路不好仍可获利30万元。假设市场预测结果显示，此种新产品 销路好的概率为0.7，销路不好的概率为0.3。根据这些情况，下面用决策树法 说明如何选择最佳的方案。
第四章 氧化及脱氢详解
第四章氧化及脱氢4．1 氧化反应4.1.1涵义和分类涵义：有机物引进氧原子或脱去氢原子的反应。
分类：有几种分类方法，按氧化剂分或按产物结构分。
按产物结构分：有机物引进氧原子（石蜡脂肪酸）、有机物脱去氢原子（乙醇脱氢成乙醛）、降解氧化（萘氧化成邻苯二甲酸酐）、氨氧化（丙烯氧化成丙烯腈）。
按氧化剂分：空气氧化、高价金属化合物（高锰酸钾、重铬酸钾等）、高价非金属化合物（硝酸、高氯酸、次氯酸等）、富氧化合物（O2、H2O2、RCOOOH、ROOH，硝基苯）、选择性氧化剂（OsO3、SeO2）。
4.1.2液相空气氧化指原料在液相中，通入空气进行氧化。
㈠特点：⑴成本低，氧化剂为空气，以及加入少量催化剂⑵条件温和，在100~200℃之间，低压⑶容易控制在反应中间阶段，如：CH CH2OH CHO COOH要得到什么产品都行。
㈡历程：连锁反应（P342）1.引发RH + O2R·+ HO2·催化剂的作用，是加速R·的生成，缩短或消除诱导期。
2. 链增长R · + O2 ROO ·ROO · + RH R · + ROOH(氢过氧化物) 氢过氧化物的解离：ROOH 的离解能较低，在125~167kJ/mol ，容易受热离解成二个新自由基。
R 1CHR 2O O HO R 1CHR 2··+ OH或被变价金属离子分解R 1CHR 2O O HO R 1CHR 2·+ OH + Mnn +(n +1)+Mn+-得到的烷氧基自由基进一步反应得到醇、醛或酮R 1CH 2R 2O H O R 1CHR 2·+·R 1CHR 2O R 1CHR 2+·R 1CHR 2O O R 1CHR 2H 2+R 1CR 22ArCHOArCH 2OH +ArCHO醇、醛或酮可进一步氧化为酸，酸还也还能进一步氧化成羟基酸、内酯、交酯和二元酸等副产物。
幼儿园《分类》课件课件
幼儿园《分类》课件课件一、教学内容本节课我们将使用幼儿园数学教材第四章《有趣的分类》进行教学。
详细内容包括：认识分类的概念，通过日常生活物品的图片，让幼儿学会按照一定的标准进行分类；学习分类的方法，培养幼儿观察、分析和解决问题的能力。
二、教学目标1. 知识目标：让幼儿理解分类的概念，掌握基本的分类方法。
2. 技能目标：通过实践活动，培养幼儿观察、分析、解决问题的能力。
3. 情感目标：激发幼儿对数学的兴趣，培养合作、分享的良好品质。
三、教学难点与重点教学难点：理解分类的概念，掌握分类的方法。
教学重点：培养幼儿观察、分析、解决问题的能力。
四、教具与学具准备教具：分类卡片、磁性白板、磁性扣。
学具：幼儿用书、画笔、剪刀。
五、教学过程1. 实践情景引入（5分钟）2. 讲解概念（10分钟）教师通过PPT展示教材内容，讲解分类的概念，让幼儿了解什么是分类。
3. 例题讲解（15分钟）教师展示分类卡片，以水果、交通工具为例，讲解如何按照一定的标准进行分类。
4. 随堂练习（10分钟）分组进行实践活动，让幼儿将磁性扣按照颜色、形状分类，并贴在磁性白板上。
六、板书设计1. 板书有趣的分类2. 内容：分类概念分类方法实践活动七、作业设计苹果、香蕉、小狗、兔子、白菜、萝卜、猴子、西瓜。
答案：水果：苹果、香蕉、西瓜；蔬菜：白菜、萝卜；动物：小狗、兔子、猴子。
飞机、轮船、汽车、自行车、小鸟、鱼。
答案：天上飞的：飞机、小鸟；地上跑的：汽车、自行车；水中游的：轮船、鱼。
2. 作业要求：请家长引导幼儿观察物品特点，共同完成分类任务。
八、课后反思及拓展延伸1. 课后反思：本节课通过实践活动，让幼儿理解分类的概念，掌握分类方法。
在教学过程中，注意观察每个幼儿的表现，及时给予指导和鼓励。
2. 拓展延伸：在家庭中，家长可以引导幼儿观察家里的物品，尝试进行分类。
同时，鼓励幼儿用画笔、剪刀等工具，创作属于自己的分类作品。
重点和难点解析1. 实践情景引入2. 例题讲解3. 教学难点与重点的把握4. 作业设计5. 课后反思及拓展延伸一、实践情景引入1. 选择幼儿熟悉且感兴趣的物品作为实践情景，如玩具、水果等。
2024年秋新人教版七年级上册生物课件 第四章 生物分类的方法 第一节 尝试对生物进行分类
E类植物
①图片中的植物分别属于A、B、C、D、E中的哪类植物？
油松 A类植物 裸子植物
葫芦藓 B类植物 苔藓植物
鳞毛蕨 C类植物 蕨类植物
向日葵
水稻
D类植物
E类植物
双子叶植物 单子叶植物
②通过上面的观察分析，你认为分类考虑了植物的 哪些特征？
生物学家在对植物进行分类时，要仔细观察 植物的形态结构，如被子植物的根、茎、叶、花、 果实和种子的形态结构，从这些器官中发现它们 共同的或不同的特征，从而确定它们的亲缘关系。
现代人们又是如何对千姿百态 的生物进行分类的呢？
第四章 生物分类的方法
第一节 尝试对生物进行分类
R·七年级生物学上册
新课导入
图书馆中的书籍 在书架上分类摆放， 这样便于我们查阅。 现在我们来到了自然 科学类书籍前。
如果你想了解菜粉 蝶的生长发育和行为， 在这几本书中，你会选择查阅哪 一本？要是想了解蛾、青蛙的相 关资料，又该查阅哪几本呢？
服饰区 饮料区
生鲜区
文具区 体育用品区
你可以运用这节课学到的 分类方法，按照食品之间的共 性和差异，列出3~5大类食品， 再选择其中一个大类视频按其 用途、包装特点等进行细分。 将你的分类结果与同学交流， 进一步完善分类方案。
练习与应用
一、概念检测
判断下列有关分类依据的说法是否正确。
（1）将油松归为裸子植物，将水稻归为被子植物，其 主要分类依据是油松的种子是裸露的，而水稻的种子
知识点一 植物的分类
各种各样的植物
各种各样的植物
各种各样的植物
观察·思考 对植物进行分类
油
认真观察这些图片，并阅读图解。
有种子
植物
无种子
分类法的基础原理与应用理解
分类法的基础原理与应用理解1. 什么是分类法？分类法是一种组织思维和管理信息的方法，通过将各类事物按照共同特征进行归类和分组，以便更好地理解和处理复杂的问题。
它是一种基本且广泛应用的知识组织和信息处理工具，在不同领域都有重要的应用价值。
2. 分类法的基本原理分类法的基本原理是将各类对象根据其共同特征进行归类和分组。
通过找出对象之间的相似性和差异性，将它们分配到相应的类别中，以便更好地理解和解决问题。
分类法的基本原理包括以下几个要素：2.1 共同特征分类法的关键是找出各类对象之间的共同特征，即它们具有的相似性。
共同特征可以是形态、性质、功能等方面的属性。
通过寻找共同特征，可以将不同的对象分类归纳，形成一个有机的类别结构。
2.2 差异性除了共同特征外，各类对象之间还存在差异性，即它们的不同之处。
这些差异性可以通过比较对象之间的特点和属性来体现。
差异性的存在有助于更精确地进行分类，使分类结果更加准确和可靠。
2.3 层次结构分类法通常采用层次结构来组织各个类别。
层次结构可以细分不同的类别，使得分类更加清晰和有序。
例如，可以将宏观的类别进一步细分成子类别，而子类别又可以进一步细分成更具体的类别。
通过层次结构，可以更好地描述对象之间的关系和层次。
2.4 可拓展性和灵活性分类法的一个重要特点是具有可拓展性和灵活性。
随着知识的不断积累和发展，新的类别和属性可能会出现。
因此，分类法需要具备可拓展性，能够方便地将新的对象加入到已有的类别中。
同时，分类法也需要具备灵活性，能够根据具体情况进行调整和修改，以适应不同的需求和应用场景。
3. 分类法的应用理解3.1 学术研究领域在学术研究领域，分类法被广泛应用于文献分类和信息组织。
通过将文献按照学科、主题和内容进行分类，可以方便地查找和管理各类文献资源。
同时，分类法也可以帮助研究者对文献进行梳理和整理，提高研究效率和质量。
3.2 商业管理领域在商业管理领域，分类法可以用于产品分类和市场调研。
分类法的指导要点
分类法的指导要点分类法是一种将事物或概念按照一定的特征或属性进行划分和归类的方法。
在不同领域和学科中，分类法都有着广泛的应用。
本文将以分类法的指导要点为标题，介绍分类法的基本概念、分类原则和应用示例。
一、分类法的基本概念分类法是一种对事物进行分类和归类的方法。
通过将事物按照其共同特征或属性进行划分和分组，可以更好地理解和研究事物的本质和规律。
分类法的基本概念包括：1.1 分类对象：分类的对象可以是具体事物，也可以是抽象概念。
例如，可以对动物进行分类，也可以对文学作品进行分类。
1.2 分类标准：分类的标准是确定分类依据的准则。
分类标准可以是事物的共同特征、属性、功能等。
例如，对动物进行分类时，可以根据其是否具有脊椎来进行划分。
1.3 分类层次：分类的层次是根据事物的分类标准进行分级划分。
分类的层次可以是从大到小、从一般到特殊等。
例如，对动物进行分类时，可以从动物界到门级、纲级、目级等进行划分。
二、分类法的分类原则分类法的分类原则是根据事物的特征和属性，以及研究目的和需求，确定分类依据和方法的准则。
常见的分类原则包括：2.1 单一原则：每个事物只能属于一个分类，不允许重复归类。
例如，一本书只能属于一个文学流派。
2.2 完备原则：分类的结果要包括所有的事物，不能遗漏。
例如，对动物进行分类时，要确保每个动物都能被归类。
2.3 互斥原则：不同分类之间要有明确的边界，不允许交叉或重叠。
例如，对动物进行分类时，鱼和鸟是两个互斥的分类。
2.4 可操作原则：分类的结果要具有操作性，便于实际应用。
例如，对文学作品进行分类时，分类结果能够帮助读者选择自己感兴趣的作品。
三、分类法的应用示例分类法在各个领域和学科中都有着广泛的应用。
以下是一些分类法的应用示例：3.1 生物分类：生物分类是生物学中的一个重要领域。
通过对生物进行分类，可以更好地了解生物的进化历程和亲缘关系。
生物分类的基本单位是物种，通过对不同物种的分类和划分，可以研究和描述生物的多样性。
分类方法
分类方法分类方法是将事物或概念按照某种共同特征进行归类和整理的一种方法。
它可以帮助我们理清思路、提高效率，并且对于组织和管理信息非常重要。
本文将介绍常见的分类方法，并给出一些实际应用的例子。
一、按照属性分类按照事物或概念的某种属性进行分类是最常见的分类方法之一。
比如，我们可以根据颜色、形状、大小、材质等属性将物品进行分类。
例如，可以将颜色相近的物品分为一类，将形状相似的物品分为一类。
这种分类方法可以帮助我们识别和辨别不同的事物，从而更好地理解它们的特点。
二、按照功能分类按照事物或概念的功能进行分类也是常见的分类方法之一。
比如，可以将各种电器按照功能分为通信设备、家用电器、办公设备等类别。
这种分类方法可以帮助我们了解事物的用途和功能，从而更好地选择和使用它们。
三、按照地理位置分类按照事物或概念所处的地理位置进行分类也是一种常见的分类方法。
比如，可以将不同国家、地区的文化、习俗进行分类。
这种分类方法可以帮助我们了解不同地区的特点和差异，从而增加对世界的认识和了解。
四、按照时间顺序分类按照事物或概念发生的时间顺序进行分类也是一种常见的分类方法。
比如，可以将历史事件按照发生的时间顺序进行分类。
这种分类方法可以帮助我们理清历史事件的发展脉络，从而更好地理解历史进程。
五、按照等级分类按照事物或概念的重要性、优先级进行分类也是一种常见的分类方法。
比如，可以将任务按照紧急程度分为高、中、低三个等级。
这种分类方法可以帮助我们合理安排时间和资源，从而更好地处理事务。
六、按照相似性分类按照事物或概念的相似性进行分类也是一种常见的分类方法。
比如，可以将相似的词语、画作、音乐进行分类。
这种分类方法可以帮助我们理解和记忆事物，从而提高学习效果。
七、按照目的分类按照事物或概念的目的进行分类也是一种常见的分类方法。
比如，可以将旅游景点按照自然风光、历史文化、休闲度假等目的进行分类。
这种分类方法可以帮助我们更好地规划旅行行程，从而达到预期的目的。
第四章 对流换热..
（第三章已经推导出）
（2）由对流引起的
（3）内能的变化： 代入热力学第一定律，从而有：
第三节 边界层微分方程组
上一节导出的方程组虽然是封闭的，原则上可以求解， 但要针对实际问题求解上述方程组是非常困难的。直到 普朗特提出边界层这一概念后，方程组才有实质性的简 化。下面就运用数量级分析的方法简化对流换热微分方 程组。 数量级法分析：是指通过比较方程式中各项量级的相对 大小，把量级较大的项保留下来。而舍去量级较小的项， 实现方程式的合理简化。 对于上述微分方程组，假设为二维稳态，重力场可忽略 的强制对流换热问题。 设主流速度u、温度t、壁面长度l 以及速度边界层和热边 界层5个量的量级如下：
思路：取控制体，利用能量守恒和动量守恒建立微分方程 组结合单值性条件。 b. 建立边界层的积分方程组求解α （近似解法） c. 利用动量和能量的比拟方法（类比法） （2）实验研究方法： 用相似原理或量纲分析法，将众多的影响因素归纳成为数 不多的几个无量纲的准则，通过实验确定α 的具体关系式。 （3）两者的联系和区别（理论分析法和实验研究方法） 两种方法在解决对流换热问题上起相辅相成的作用。虽然 解析解不能求解各种各样对流换热问题，但能深刻地揭示 出各个物理量对换热系数的影响，而且也是评价其它方法 所得结果的标准和依据，而实验研究方法可以得到具体的 表达方式，而且是设计计算的主要计算式，是必须掌握的 内容。
6. 边界层（附面层）的概念 由于流体都存在着粘性，所以流体流过避免时，在壁面 附近的区域流体的温度和速度均发生了很大的变化。实 验研究表明，换热系数的大小主要取决于这一区域内流 体的流动情况，这一区域称边界层。 （1）速度边界层 如果流体为没有粘性流体，流体流过平板时，流速在截 面上一直保持不变。 如果流体为粘性流体，情况会如何呢？我们用一测速仪 来测量壁面附近的速度分布。测量发现在法面方向上， 即y方向上，壁面上速度为零，随着y方向的增加，流速 急剧增加，到达一薄层后，流速接近或等于来流速度， 普朗特研究了这一现象，并且在1904年第一次提出了边 界层的概念。
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构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。分类的 目的是分析输入数据，通过训练集中的数据表现出来的特性， 为每一个类找到一种准确的描述或者模型。
数据分类(Data Classification)分为两个步骤:建模和使用。
K-近邻分类算法 K-近邻分类算法（K Nearest Neighbors，简
称KNN）通过计算每个训练数据到待分类 元组的距离，取和待分类元组距离最近的K 个训练数据，K个数据中哪个类别的训练数 据占多数，则待分类元组就属于哪个类别。
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分类可用于预测。从利用历史数据纪录中自动推导出 对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行类预 测。
分类和统计学中的回归是既相互联系，有有一定区别 的概念。分类输出的是离散的类别值，而回归输出的 是连续数值。
分类具有广泛的应用，例如医疗诊断、信用卡系统的 信用分级、图像模式识别等。
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第四章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 规则归纳 与分类有关的问题
内容提要
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1
分类是数据挖掘中重要的任务
分类的目的是学会一个分类器（分类函数或模型）， 该分类器能把待分类的数据映射到给定的类别中。
其中sim(ti，Cj)被称为相似性。
在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似 性越大，距离越远，相似性越小。
为了计算相似性，应首先得到表示每个类的向量。最 常用的是通过计算每个类的中心来完成。
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基于距离的分类算法的一般性描述
3
分类方法的类型 从使用的主要技术可以把分类方法归结为四
种类型： 基于距离的分类方法 决策树分类方法 贝叶斯分类方法 规则归纳方法。 本章将择选一些有代表性的方法和算法来介 绍这四类分类方法。
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4
分类问题的描述
定义4-1 给定一个数据库 D={t1，t2，…，tn}和一组类 C={C1，…，Cm}，分类问题是去确定一个映射 f: DC，使得 每个元组ti被分配到一个类中。一个类Cj 包含映射到该类中的 所有元组，即Cj={ti|f(ti)=Cj，1≤i≤n，而且tiD}。
15
K-近邻分类算法
算法 4-2 K-近邻分类算法
输入：训练数据T；近邻数目K；待分类的元组t。 输出：输出类别c。 （1）N=； （2）FOR each d ∈T DO BEGIN （3） IF |N|≤K THEN N=N∪{d}； （4） ELSEIF u∈N such that sim(t,u)<sim(t,d) THEN BEGIN （5） N=N-{u}；N=N∪{d}；
算法 4-1 基于距离的分类算法
输入：每个类的中心C1，…，Cm；待分类的元组t。 输出：输出类别c。
（1）dist=∞；//距离初始化
（2）FOR i=1 to m DO
（3） IF dis(ci，t)<dist THEN BEGIN
（4）
c← i；
（5）
dist←dist(ci，t)；
（6） END.
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6
数据分类的两个步骤
1．建立一个模型，描述预定的数据类集或概念集 数据元组也称作样本、实例或对象。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练数据集。 训练数据集中的单个元组称作训练样本，由于提 供了每个训练样本的类标号，因此也称作有指导 的学习。 通过分析训练数据集来构造分类模型，可用分类 规则、决策树或数学公式等形式提供。
算法 4-1通过对每个元组和各个类的中心来比较，
从而可以找出他的最近的类中心，得到确定的类
别标记。
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基于距离的分类方法的直观解释
（a）类定义
（b）待分类样例
（c）分类结果
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2
分类是数据挖掘中重要的任务 分类器的构造依据的方法很广泛：
统计方法：包括贝叶斯法和非参数法等。 机器学习方法：包括决策树法和规则归纳
法。 神经网络方法。 其他，如粗糙集等（在前面绪论中也介绍
了相关的情况）。
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第三章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 规则归纳 与分类有关的问题
内容提要
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基于距离的分类算法的思路
图5.1数据分类过程：a)学习：用分类算法分析训练数据。这里，类标 号属性是loan_decision，学习的模型或分类器以分类规则形式提供。
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数据分类的两个步骤
图5.1数据分类过程：b)分类：检验数据用于评估分类规则的准确率。 如果准确率是可以接受的，则规则用于新的数据元组分类
定义4-2 给定一个数据库D={t1，t2，…，tn}和一组类 C={C1，…，Cm}。假定每个元组包括一些数值型的 属性值：ti={ti1，ti2，…，tik}，每个类也包含数值性 属性值：Cj={Cj1，Cj2，…，Cjk}，则分类问题是要分 配每个ti到满足如下条件的类Cj：
sim(ti，Cj)≥sim(ti，Cp) ，Cp∈C，Cp≠Cj，
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数据分类的两个步骤
2．使用模型进行分类
首先评估模型（分类法）的预测准确 率。
如果认为模型的准确率可以接受，就 可以用它对类标号未知的数据元组或 对象进行分类。
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8
数据分类的两个步骤