人工神经网络在聚类分析中的运用
聚类分析的方法
聚类分析的方法一、系统聚类法系统聚类分析法就是利用一定的数学方法将样品或变量（所分析的项目）归并为若干不同的类别（以分类树形图表示），使得每一类别内的所有个体之间具有较密切的关系，而各类别之间的相互关系相对地比较疏远。
系统聚类分析最后得到一个反映个体间亲疏关系的自然谱系，它比较客观地描述了分类对象的各个体之间的差异和联系。
根据分类目的不同，系统聚类分析可分为两类：一类是对变量分类，称为R型分析；另一类是对样品分类，称为Q型分析。
系统聚类分析法基本步骤如下（许志友，1988）。
（一）数据的正规化和标准化由于监测时所得到的数值各变量之间相差较大，或因各变量所取的度量单位不同，使数值差别增大，如果不对原始数据进行变换处理，势必会突出监测数据中数值较大的一些变量的作用，而消弱数值较小的另一些变量的作用，克服这种弊病的办法是对原始数据正规化或标准化，得到的数据均与监测时所取的度量单位无关。
设原始监测数据为Xij (i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m；n为样品个数，m为变量个数)，正规化或标准化处理后的数据为Zij (i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m)。
1. 正规化计算公式如下：（7-32）（i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m）2. 标准化计算公式如下：（7-33）（i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m）其中：（二）数据分类尺度计算为了对数据Zij进行分类，须对该数据进一步处理，以便从中确定出分类的尺度，下列出分类尺度计算的四种方法。
1.相关系数R两两变量间简单相关系数定义为：（7-34）（i，j＝1，2，…，m）其中一般用于变量的分类（R型）。
有一1≤≤1且愈接近1时，则此两变量愈亲近，愈接近-1，则关系愈疏远。
2.相似系数相似系数的意义是，把每个样品看做m维空间中的一个向量，n个样品相当于m维空间中的n个向量。
第i个样品与第j个样品之间的相似系数是用两个向量之间的夹角余弦来定义，即：（7-35）（i，j＝1，2，…，m）常用于样品间的分类（Q型）。
基于ART1人工神经网络的数据聚类
Ｚ ＵＯ ｏ ｇ ， ＴＡ Ｍ ｉ ｇ ｆＴ Ｌ ｎ Ｎ ｎ － ｅ
｛． １ 中国 国防 科技信 息 中心 ．北京 １０３ ；２ ００ ６ ．国防科技 大学 计算 机学 院 ，湖 南 长 沙
ｆ ． ｈｎ ｅ ｎｅＳｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙＩｆｒ ｔ ｎＣ ｎｅ ，Ｂ ｉ 喀 １０ ３ ； １Ｃ ｉａＤ ｆ ｓ ｃ ｎｅａ ｄＴ ｃ ｎ ｌ ｎｏｍａ ｏ ｅ ｔｒ ｅ ｈ ００ ６ ｅ ｅ ｇ ｉ ｊ ２ Ｓｈ ｏ ｆ ｏ ｕｅ ｃ ｎ 。Ｎ ｔ ｎ ｌ ｎｖｒｉ ｆ ￣ ｅｓ ｅｈ ｏ ｇ＂ Ｃｈ ｎ ｓａ １０ ３ Ｃ ￣ ｌ ．ｃ ｏ ｌ ｍｐ ｔｒＳｉ ｃ ｏＣ ｅｅ ａｉａ ｉｅｓｙ ０ ｎｅＴ ｃｎ ｌ ｙ ｏ Ｕ ｔ Ｉ ｏ ， ａ ｇｈ ０ ７ ， ｈ ａ ４ 摘 要 ：本文 对教据 聚类进 行 了研 究 ，提 出 了一种 利 用 ￣ｔ １ 工神 经 网络的数 据 聚 类 方 法的结 ＭＴ 人
９ ２
维普资讯
是 数 据库 、人 工 智能 、数 理统 计 、可 视化 、并 行
接 。该 网 络 结 构 还 包 括 三 个 附 加 模 块 ，即增 益
计算等方面的学者和工程技术人员。
利用 Ｄ （ Ｄ ）技术 可以完成多项决 策所 Ｍ ＫＤ
需 任务 ，大致 可 分为下 述 几方 面 ：（）预测 ：从 Ｊ
据的能力大幅度提高，千万个数据 等 ，这 一趋
势仍将持续发展下去 。因此 ，信息过量几乎成 为人 人需要 面对 的 问题 。如 何从 中及 时发现 有用 的知
数据分析 、数据融合 （ ａ ｕｉ ）以及决策支 Ｄｔ Ｆｓ ｎ ａ ｏ 持等 。人 们把 原 始数 据 看 作 是形 成知 识 的源 泉 ， 就像 从矿 石 中采矿 一样 。原 始 数据 可 以是 结构 化 的，如关系数据库中的数据 ；也可以是半结构化 的 ，如文本 、图形 、图像数据 ；甚至是分布在网 络 上 的异构 型数据 。发现 知识 的方 法可 以是数 学 的 ，也 可 以是非 数学 的 ；可 以是 演绎 的 ，也 可 以 是归纳的。发现 了的知识可 以被用于信息管理 、 查询优化 、决策支持 、过程控制等 ，还可以用于 数据 自 身的维护。因此 ， 数据挖掘是一门很广义 的交叉 学科 ，它 汇 聚了不 同领域 的研 究者 ，尤其
人工神经网络实验报告
人工神经网络实验报告
本实验旨在探索人工神经网络在模式识别和分类任务中的应用效果。
实验设置包括构建神经网络模型、数据预处理、训练网络以及评估网
络性能等步骤。
首先，我们选择了一个经典的手写数字识别任务作为实验对象。
该
数据集包含了大量手写数字的灰度图片，我们的目标是通过构建人工
神经网络模型来实现对这些数字的自动识别。
数据预处理阶段包括了对输入特征的标准化处理、数据集的划分以
及对标签的独热编码等操作。
通过对原始数据进行预处理，可以更好
地训练神经网络模型，提高模型的泛化能力。
接着，我们构建了一个多层感知机神经网络模型，包括输入层、隐
藏层和输出层。
通过选择合适的激活函数、损失函数以及优化算法，
我们逐步训练网络，并不断调整模型参数，使得模型在训练集上达到
较高的准确率。
在模型训练完成后，我们对网络性能进行了评估。
通过在测试集上
进行预测，计算模型的准确率、精确率、召回率以及F1-score等指标，来全面评估人工神经网络在手写数字识别任务上的表现。
实验结果表明，我们构建的人工神经网络模型在手写数字识别任务
中表现出色，准确率高达95%以上，具有较高的识别准确性和泛化能力。
这进一步验证了人工神经网络在模式识别任务中的强大潜力，展
示了其在实际应用中的广阔前景。
总之，本次实验通过人工神经网络的构建和训练，成功实现了对手写数字的自动识别，为人工智能技术在图像识别领域的应用提供了有力支持。
希望通过本实验的研究，可以进一步推动人工神经网络技术的发展，为实现人工智能的智能化应用做出更大的贡献。
人工智能算法在数据挖掘中的应用研究
人工智能算法在数据挖掘中的应用研究随着信息技术的快速发展，数据产生量在不断增加。
如何从海量的数据中挖掘出有用的信息，成为了当前数据分析的重要话题。
在这个背景下，人工智能算法作为一种新兴的数据挖掘技术，具有广泛的应用前景。
本文将从人工智能算法的基本概念入手，介绍其在数据挖掘中的应用研究。
一、人工智能算法基础人工智能算法是指通过计算机模仿人类智能，实现某种功能的算法。
其中，机器学习算法是人工智能算法的一个重要分支。
机器学习算法通过训练数据集，能够学习到模型，并根据模型对新的数据进行预测或分类。
常见的机器学习算法包括决策树、K近邻、朴素贝叶斯、支持向量机等。
二、数据挖掘中人工智能算法的应用1.分类分析分类分析是指将数据集中的样本按照一定的标准分为若干类别。
在数据挖掘中，分类分析常常被用于客户群体分析、诈骗检测、医学诊断等领域。
人工神经网络是实现分类分析的重要算法之一。
其通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对数据的学习和预测。
在分类分析中，人工神经网络能够将数据集中的样本划分为不同的类别，并对新数据进行分类。
2.聚类分析聚类分析是指将数据集中的样本按照某种相似度标准划分为若干群体。
在当前的金融、电商、社交等领域，聚类分析被广泛应用于用户分群、对冲基金预测、视频监控等方面。
其中，K均值算法是实现聚类分析的一种最为基础的算法。
该算法首先随机选取K个初始聚类中心，然后根据距离的度量，将其他样本划分到离其最近的聚类中心里。
不断更新聚类中心直到满足收敛条件。
在聚类分析中，K均值算法能够对数据集进行有效的聚类，从而快速发现数据集中的群体。
3.异常检测异常检测是针对数据集中的异常数据进行识别的过程。
在当前的安全监控、交通管理和医学领域，异常检测常常被用于安全威胁识别、交通拥堵控制、疾病诊断等方面。
而在异常检测中，异常点是指与正常数据显著不同的数据点。
常用的异常检测算法包括局部离群因子(LOF)、支持向量机(SVM)、高斯混合模型(GMM)等。
数据分析知识：数据挖掘中的人工神经网络
数据分析知识：数据挖掘中的人工神经网络随着大数据时代的到来，数据分析成为了人们极为重视的工作，而其中最重要的分支之一便是数据挖掘。
在数据挖掘领域，人工神经网络是一种被广泛使用的算法。
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人类大脑的数学工具。
它是由一组相互连接的节点（神经元）组成的，每个节点可以接收输入并产生输出。
这种神经网络模拟人类大脑的原理，通过分析大量数据来发现数据间的关系，从而求得最佳解。
所以，神经网络是一种学习算法，即通过给定的训练数据，自动学习从输入到输出的映射函数。
人工神经网络有着广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、手写字符识别等。
在数据挖掘技术中，人工神经网络也被广泛使用。
首先，人工神经网络可以用于分类和聚类。
分类是将各种数据按照某种规则进行分类；聚类则是将数据按照某种相似性进行分组。
神经网络可以自动处理这些数据，发现其中的规律和联系，从而对数据进行分类和聚类。
其次，人工神经网络还可以用于预测。
它可以用已有的数据去预测未来的趋势。
例如，可以通过分析投资数据来预测未来的投资收益；通过分析销售数据来预测未来的销售额等。
此外，人工神经网络还可以用于优化问题的求解。
例如，在制造业中，可以利用神经网络优化机器的运行效率，从而提高生产效率和质量。
但是，人工神经网络在使用中也存在一些问题。
首先，它需要大量的数据进行训练，否则算法的效果将很差。
此外，神经网络结构的设计也很重要，一个不合理的结构会导致算法的效果不理想。
总之，人工神经网络是一种非常重要的数据挖掘算法，它可以用于分类、聚类、预测和优化等问题。
但是，在使用时需要注意其结构设计和训练数据的量问题，从而保证算法的效果。
相信在未来，神经网络将会有更加广泛的应用。
表达谱数据的 GO分析和聚类分析
表达谱数据的 GO分析和聚类分析王琼萍上海交通大学GO（gene ontology）是基因本体联合会（Gene Ontology Consortium）所建立的数据库。
GO 是多种生物本体语言中的一种，旨在建立一个能阐释各种物种的基因以及基因产物。
这个数据库最开始起源于三个模式生物的数据库：果蝇基因组数据库（Drosophila）、酵母基因组数据库（Saccharomyces Genome Database，SGD）、小鼠基因组数据库（Mouse GenomeDatabase，MGD）。
在这之后，在基因本体联合会成员的努力下，将GO 数据库扩展到了植物、动物、微生物等世界范围内各个主要的数据库。
GO 数据库建立了具有三层结构的定义方式来描述基因及其产物的生物学过程、细胞组分及分子功能，对不同信息源的信息进行整合，以DAG（有向无环图）结构组织起来作为多个分支，节点的高低也代表了每个节点的意义的广泛程度。
每个父项（parent terms）下包含若干子项（children terms），分支越远，匹配的GO 条目就越具体。
在这个层级结构中，一个生物学注释可以由一个基因集表示。
这个数据库的建立为基因功能数据挖掘提供了新的思路。
一套基因本体，其实也就是一套基因的树状结构。
GO 数据库及其序列分析程序的问世，使得差异基因的功能分析变得更加高效、准确。
目前，已经有很多可以供畜牧研究者免费使用的GO资源，如AmiGo，它可以分析一个基因的GO 术语，也可以分析多个基因。
另外，还有Onto express、DAVID、Gostat 等。
差异基因的GO 分析关键在于利用统计学方法进行基因富集，常用的方法是Fisher 的精确概率法或卡方检验。
Fisher 的精确概率法利用超几何分布（hypergeometric distribution）的原理推断每个基因集中差异表达基因的比例是否与整个基因芯片上差异表达基因的比例相同。
数据分析方法
数据分析方法数据分析是指从数据中发掘有意义的信息、关系和规律，并将其转化为有用的知识和决策支持。
随着工业4.0时代的到来，数据海量化已经成为企业日常运营必备的一项能力，而数据分析方法则是从这些海量数据中提取出有价值信息所必不可少的技术手段。
本文将介绍几种常用的数据分析方法，包括假设检验、回归分析、聚类分析和神经网络分析。
1. 假设检验假设检验又称为检验统计学，是一种用于测试种种假设的标准统计方法。
它最常见的形式是单样本或两个样本的均值差异检验。
在单个样本中，假设要检验的值是否等于给定的常数；对于两个样本，则比较两个样本的均值是否相等。
当假设的置信度被拒绝时，就可以得出结论：该假设不符合数据样本，需要重新考虑。
假设检验的优点是可以达到数学证明的级别，剩下的就是判断是否存在“实际”因素影响变量，例如某假设是否具有统计上的显著性。
但它也有一些缺点，例如所得的结果对数据集完整性高度依赖；小样本数据难以得到可靠结果；一些假设如多重比较问题和独立性检验问题可能会产生抽样错误或伪证等。
2. 回归分析回归分析是一种用来通过建立一个数学模型（也称为预测方程）来预测自变量和因变量之间关系的方法。
常见的回归分析包括线性回归、非线性回归、逐步回归等。
其中，线性回归是一种最简单的拟合方法，它将自变量和因变量视为线性关系。
参数估计是通过最小二乘法实现的。
相对于假设检验，回归分析能够更准确地描述变量之间的关系，更容易探索相关因素之间的“相互影响”，并且可以根据自己的需要添加其他数量学分析。
然而，不同于假设检验，回归分析要求数学和统计学知识水平更高，同时对自由度、振荡、标准误差等概念也有更高的要求。
3. 聚类分析聚类分析也被称为群体分析，是在大量数据集内寻找同类个体并并将它们分到不同的群体中的一种分析方式。
通过聚类分析可以发现数据集内的“隐藏模式”，从而更好地解释数据特征。
常见的聚类分析算法包括K均值、层次聚类和DBSCAN。
基于神经网络模型的聚类分析技术研究
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第 ２期
李大辉等 ：基于神经 网络模 型的聚类分析技术研究
２ １ 竞 争学 习神经 网络方 法 （ ｏ ｅ ｉ ｅＬ ａ ｎｎ Ｎ ） ． Ｃ ｍｐ ｔｉ ｅ ｒ ｉ Ｎ ｔ ｖ ｇ
竞争学习方法包含一个 由若干单元组成的层次结构… ，层与层之间的连接是有刺激 的，即一个给定层 上的单元接受来 自 低一层所有单元的输入 ，一个层上激活单元配置就构成了对高一层的输入模式．在一个 给定层上的聚类 中单元相互竞争 ，以响应来 自 低一层输 出的模式．层 内的连接是抑制的 ，以使得一个特定 聚类只有一个单元可被激活．获胜的单元调整与同一聚类 中其它单元 的连接，以使得之后可以对类似对象
反应更强烈．如果将一个权值定义为一个例证 ，那么新对象就赋给最近的例证．输入参数为聚类个数和每 个聚类的单元个数．在聚类过程结束时 ， 每个簇被认为是一个新 的 “ 特征” 它检测对象 的某些规律．如此 ，
产生的结果簇可以看作一个低层特性向高层特性 的映射．
２２ 自组 织特征 图 Ｓ Ｍ 神 经 网络方 法 （ ｅｆＯｒａ ｉｎ ｅ ｔｒ ｐ Ｎ ） ． ＯＦ Ｓ ｌ ｇ ｎｚ ｇＦ ａｕｅＭａ ｓＮ — ｉ
80年代初mchalski提出了概念聚类技术其要点是在划分对象时不仅考虑对象之间的距离还要求划分出的类具有某种内涵描述从而避免了传统技术的某些片面性聚类分析就是使用聚类算法来发现有意义的聚类它的主要依据是把相似的样本归为一类而把差异大的样本区分开来这样所生成的簇是一组数据对象的集合
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在空间呈现这种结构 ，单元的组织形成一个特性映射 ，Ｓ Ｆ 被认 为类似于大脑的处理过程 ，对在二维或 ＯＭ 三维空间中可视化高维数据是很有用的． ＳＦ Ｏ Ｍ神经 网络结构是 由输入层和竞争层组成 ， 输入层 由 个输入神经元组成，竞争层由 ： Ｘ Ｎ个 输出神经元组成 ，且形成一个二维平面阵列．输入层各神经元与竞争层各神经元之间实现全互连接．该网 络根据其学习规则 ，通过对输入模式的反复学习 ，捕捉住各个输人模式 中所含的模式特征 ，并对其进行 自 组织 ，在竞争层将聚类结果表现出来 ，进行 自动聚类．竞争层的任何一个神经元都可以代表聚类结果． ２ 引入可变学习速度的 Ｓ Ｍ神经网络训练算法 ． ３ ０Ｆ 设 网络 的输入 模 式 为 Ｘ ， ，ｋ …， ） ｋ＝ｌ ，３ ＝ ， ， ，２ ，… ， Ｐ ；竞争 层 神 经 元 向量 为
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摘要：本文采用无导师监督的som网络，对全国31个省市自治区的人民生活质量进行了综合评价，在没有先验信息的条件下，不采用人为主观赋予各指标权重的办法，转而运用自组织神经网络自组织竞争学习的网络方法来进行赋值、计算和评价，消除了主观确定各指标的权重的主观性，得到的结果较为符合各省市自治区的实际结果。
关键词：聚类分析；k-means聚类；系统聚类；自组织神经网络；人民生活质量
一、引言（研究现状）
自改革开放以来，我国生产力极大发展，生活水平总体上得到了提高。
但是，地区间的发展不平衡始终存在，而且差距越来越大，不同地区人民的生活水平也存在显著的差异。
据此，我们利用自组织人工神经网络方法对全国31个省市自治区的人民生活水平质量进行分析评价。
二、指标选取与预处理
1.指标选取
遵循合理性、全面性、可操作性、可比性的原则，从以下5个层面共11个二级指标构建了人民生活质量综合评价指标体系（如下表所示）。
人民生活质量综合评价指标体系
2.指标预处理
（1）正向指标是指标数据越大，则评价也高，如人均可支配收入，人均公园等。
正向指标的处理规则如下（1）：
kohonen 自组织神经网络
输入层是一个一维序列，该序列有n个元素，对应于样本向量的维度；竞争层又称为输出层，该层是由m′n=h个神经元组成的二维平面阵列其神经元的个数对应于输出样本空间的维数，可以使一维或者二维点阵。
竞争层之间的神经元与输入层之间的神经元是全连接的，在输入层神经元之间没有权连接，在竞争层的神经元之间有局部的权连接，表明竞争层神经元之间的侧反馈作用。
训练之后的竞争层神经元代表者不同的分类样本。
自组织特征映射神经网络的目标：从样本的数据中找出数据所具有的特征，达到能够自动对样本进行分类的目的。
2.网络反馈算法
自组织网络的学习过程可分为以下两步：
（1）神经元竞争学习过程
对于每一个样本向量，该向量会与和它相连的竞争层中的神经元的连接权进行竞争比较（相似性的比较），这就是神经元竞争的过程。
相似性程度最大的神经元就被称为获胜神经元，将获胜神经元称为该样本在竞争层的像，相同的样本具有相同的像。
（2）侧反馈过程
竞争层中竞争获胜的神经元会对周围的神经元产生侧反馈作用，其侧反馈机制遵循以下原则：以获胜神经元为中心，对临近邻域的神经元表现为兴奋性侧反馈。
以获胜神经元为中心，对邻域外的神经元表现为抑制性侧反馈。
对于竞争获胜的那个神经元j，其邻域内的神经元在不同程度程度上得到兴奋的侧反馈，而在nj（t）外的神经元都得到了抑制的侧反馈。
nj（t）是时间t的函数，随着时间的增加，nj（t）围城的面积越来越小，最后只剩下一个神经元，而这个神经元，则反映着一个类的特征或者一个类的属性。
3.评价流程
（1）对n个输入层输入神经元到竞争层输出神经元j的连接权值为（6）式：
（2）获胜邻域j*（t），设定为邻域函数（h）t，表示第i个神经元与获胜神经元之间的距离函数。
s2会随着学习的进行而减小，从而邻域在学习初期很宽，随着学习的进行会变窄。
因此，权值随着学习的进行从较大幅度调整向微小幅度调整变化。
邻域函数产生了有效的映射作用。
其中邻域函数的表达式如下（8）式所示
分析结果如下：
第一类：北京，天津，辽宁，上海，江苏，浙江，广东
第二类：福建，山东，湖北，重庆，陕西
第三类：河北，山西，内蒙古，吉林，黑龙江，江西，湖南
第四类：安徽，河南，广西，海南，四川，贵州，云南，西藏，甘肃，青海，宁夏，新疆基于分类结果，得知第一类中的各地区的人民生活质量最高，主要分布于东部沿海。
这些地区共同点是：工业和经济文化实力雄厚，基础设施建设齐全，医疗卫生事业、教育水平高度发达。
对于第二类，他们的生活质量相对于第一类次之，但比第三、四类的评价则较优。
福建是东南部沿海的经济大省，山东、湖北、陕西具有较强的工业实力和较高的教育水平；重庆市内地唯一的直辖市，境内有长江干道，这五省的共同他点在于其工业实力较强，教育水平发达，基础设施齐全。
第三类中的诸多省份均是我国农业和采矿业大省，相比前两类，他们则是缺少雄厚的工业基础，但有良好的气候条件社会环境和丰富的自然资源。
第四类，造成这些地区的人民生活质量较差的原因多且复杂。
就安徽、河南而言，自古以来河南是华夏文化的中心，安徽是有名的产量大省，是什么因素限制了它们生活水平的发展还值得考究。
广西，海南，贵州，云南，西藏，等的一个共性在于自然条件的劣势。
广西，海南自古以来是官员贬庶之地；贵州、则云南困于云贵高原，交通向来闭塞；西藏、青海更是由于自然环境恶劣而在各方面的发展较为欠缺；宁夏、甘肃、新疆则是身居内地，生活用水奇缺，种植业较为薄弱，多以畜牧为主，自古有甘凉不毛之地之说。
四川则居于天府之国，但人口基数庞大且发展不平衡，所以人民生活质量也不是很高。
总体而言，此分类结果与实际基本吻合；但受变量体系等因素的干扰，部分地区仍然存在疑问，具体原因还值得进一步探讨。
五、模型评价
网络结构简单、自组织自学习能力强和学习速度快是自组织网络所具有的优点，在样本识别上具有很强的优势。
此外，它将输出表现成一维或者二维的概率密度分布，因此运用越来越来广泛。
对于实际中复杂和高维度的数据，该网络具有较好的适应性和识别性。
它本属于一种无监督的自主竞争学习的神经网络，网络根据样本的特征进行自组织学习竞争、聚类，将高维数据映射到低维度的二维平面，能够较好地在保持数据拓扑结构不变的情况下进行数据压缩和识别。
其聚类的客观性，更适用于于处理海量未知数据问题。
以此同时，由于模型的可视化，在人们开发和构建新型网络变得更加简洁，易于被人们接受。
自组织神经网络的二维拓扑映射图的可视性很强，通过映射图，可以直接观察到数据的特征。
同时，清晰的了解其分类情况。
但是，传统自组织特征映射神经网络采用了向量内积、欧氏距离函数等确定输入样本最为相似的连接权向量，这就要求数据必须是连续的，若数据是离散的或者数据为顺序型或者属性型，则就不能胜任聚类这项任务。