育种的方法和应用 生物育种是一门很复杂的技术，针对不同的生物应采用不同的育种方式，要对各种育种方式进行比较，选择简易、可操作的方式。同一种育种方式应用于不同的生物也会有不尽相同的育种过程，所以我们无论在生产实践中还是有关习题训练中都应灵活应用。 一、几种育种的方法的比较 在高中阶段所介绍的育种方法主要有：诱变育种、杂交育种、多倍体育种、单倍体育种、细胞工程育种（组织培养育种）、基因工程育种（转基因育种）、植物激素育种等。 1、杂交育种 (1)原理：基因重组。 (2)方法：连续自交，不断选种。（不同个体间杂交产生后代，然后连续自交，筛选所需纯合子） (3)发生时期：有性生殖的减数分裂第一次分裂后期或四分体时期， (4)优点：使同种生物的不同优良性状集中于同一个个体，具有预见性。’ (5)缺点：育种年限长，需连续自交才能选育出需要的优良性状。 (6)举例：矮茎抗锈病小麦等。 2、诱变育种 (1)原理：基因突变。 (2)方法：用物理因素(如x射线、1射线等)、化学因素(如亚硝酸、秋水仙素等各种化学药剂)、生物因素或空间诱变育种(用宇宙强辐射、微重力等条件)来处理生物。 (3)发生时期：有丝分裂间期或减数分裂第一次分裂间期(DNA分子复制的时候)。 (4)优点：能提高变异频率，加速育种进程，可大幅度改良某些性状，创造人类需要的变异类型，从中选择培育出优良的生物品种；变异范围广。 (5)缺点：有利变异少，须大量处理材料；诱变的方向和性质不能控制；改良数量性状效果较差，具有盲目性。 (6)举例：青霉素高产菌株、太空椒、高产小麦、“彩色小麦”等。 3、多倍体育种 (1)原理：染色体变异。 (2)方法：秋水仙素处理萌发的种子或幼苗(秋水仙素能抑制细胞有丝分裂过程中纺锤体的形成)。 (3)优点：可培育出自然界中没有的新品种，且培育出的植物器官大，产量高，营养丰富。 (4)缺点：结实率低，发育延迟。 (5)举例：三倍体无子西瓜、八倍体小黑麦。 4、单倍体育种 (1)原理：染色体变异。 (2)方法：花药离体培养获得单倍体植株，再用秋水仙素等诱导剂人工诱导染色体数目加倍。 (3)优点：自交后代不发生性状分离，能明显缩短育种年限，加速育种进程。 (4)缺点：技术相当复杂，需与杂交育种结合，其中的花药离体培养过程需要组织培养技术手段的支持，多限于植物。 (5)举例：“京花一号”小麦。 5、细胞工程育种 （1）方式：植物组织培养植物体细胞杂交细胞核移植 （2）原理：植物细胞的全能性植物细胞膜的流动性动物细胞核的全能性 （3）方法：离体的植物器官、组织或细胞→愈伤组织→根、芽→植物体去掉细胞壁
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理 2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如： ①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ③abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集
论文关键词：数据挖掘；聚类算法；聚类分析论文摘要：该文详细阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及改进算法，并比较分析了其优缺点，提出了数据挖掘对聚类的典型要求，指出各自的特点，以便于人们更快、更容易地选择一种聚类算法解决特定问题和对聚类算法作进一步的研究。并给出了相应的算法评价标准、改进建议和聚类分析研究的热点、难点。上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考。 1 引言随着经济社会和科学技术的高速发展，各行各业积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的信息成为当务之急。聚类是将数据划分成群组的过程，即把数据对象分成多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。它对未知数据的划分和分析起着非常有效的作用。通过聚类，能够识别密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的相互关系等。为了找到效率高、通用性强的聚类方法人们从不同角度提出了许多种聚类算法，一般可分为基于层次的，基于划分的，基于密度的，基于网格的和基于模型的五大类。 2 数据挖掘对聚类算法的要求(1)可兼容性：要求聚类算法能够适应并处理属性不同类型的数据。(2)可伸缩性：要求聚类算法对大型数据集和小数据集都适用。(3)对用户专业知识要求最小化。(4)对数据类别簇的包容性：即聚类算法不仅能在用基本几何形式表达的数据上运行得很好，还要在以其他更高维度形式表现的数据上同样也能实现。(5)能有效识别并处理数据库的大量数据中普遍包含的异常值，空缺值或错误的不符合现实的数据。(6)聚类结果既要满足特定约束条件，又要具有良好聚类特性，且不丢失数据的真实信息。(7)可读性和可视性：能利用各种属性如颜色等以直观形式向用户显示数据挖掘的结果。(8)处理噪声数据的能力。(9)算法能否与输入顺序无关。 3 各种聚类算法介绍随着人们对数据挖掘的深入研究和了解，各种聚类算法的改进算法也相继提出，很多新算法在前人提出的算法中做了某些方面的提高和改进，且很多算法是有针对性地为特定的领域而设计。某些算法可能对某类数据在可行性、效率、精度或简单性上具有一定的优越性，但对其它类型的数据或在其他领域应用中则不一定还有优势。所以，我们必须清楚地了解各种算法的优缺点和应用范围，根据实际问题选择合适的算法。 3.1 基于层次的聚类算法基于层次的聚类算法对给定数据对象进行层次上的分解，可分为凝聚算法和分裂算法。 (1)自底向上的凝聚聚类方法。这种策略是以数据对象作为原子类，然后将这些原子类进行聚合。逐步聚合成越来越大的类，直到满足终止条件。凝聚算法的过程为：在初始时，每一个成员都组成一个单独的簇，在以后的迭代过程中，再把那些相互邻近的簇合并成一个簇，直到所有的成员组成一个簇为止。其时间和空间复杂性均为O(n2)。通过凝聚式的方法将两簇合并后，无法再将其分离到之前的状态。在凝聚聚类时，选择合适的类的个数和画出原始数据的图像很重要。 [!--empirenews.page--] (2)自顶向下分裂聚类方法。与凝聚法相反，该法先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一簇，或者达到了某个终结条件。其主要思想是将那些成员之间不是非常紧密的簇进行分裂。跟凝聚式方法的方向相反，从一个簇出发，一步一步细化。它的优点在于研究者可以把注意力集中在数据的结构上面。一般情况下不使用分裂型方法，因为在较高的层很难进行正确的拆分。 3.2 基于密度的聚类算法很多算法都使用距离来描述数据之间的相似性，但对于非凸数据集，只用距离来描述是不够的。此时可用密度来取代距离描述相似性，即基于密度的聚类算法。它不是基于各种各样的距离，所以能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。其指导思想是：只要一个区域中的点的密度（对象或数据点的数目）大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。该法从数据对象的分布密度出发，把密度足够大的区域连接起来，从而可发现任意形状的簇，并可用来过滤“噪声”数据。常见算法有DBSCAN，DENCLUE 等。[1][2][3]下一页 3.3 基于划分的聚类算法给定一个N个对象的元组或数据库，根据给定要创建的划分的数目k，将数据划分为k个组，每个组表示一个簇类（<=N）时满足如下两点：(1)每个组至少包含一个对象；(2)每个对
诱变育种 (1)原理：基因突变 (2)方法：用物理因素(如X射线、γ射线、紫外线、中子、激光、电离辐射等)或化学因素(如亚硝酸、碱基类似物、硫酸二乙酯、秋水仙素等各种化学药剂)或空间诱变育种(用宇宙强辐射、微重力等条件)来处理生物。 (3)发生时期：有丝分裂间期或减数分裂第一次分裂间期 (4)优点：能提高变异频率，加速育种进程，可大幅度改良某些性状，创造人类需要的变异类型，从中选择培育出优良的生物品种;变异范围广。 (5)缺点：有利变异少，须大量处理材料;诱变的方向和性质不能控制。改良数量性状效果较差，具有盲目性。 (6)举例：青霉素高产菌株、太空椒、高产小麦、“彩色小麦”等 (1)原理：基因重组 (2)方法：连续自交，不断选种。(不同个体间杂交产生后代，然后连续自交，筛选所需纯合子) (3)发生时期：有性生殖的减数分裂第一次分裂后期或四分体时期 (4)优点：使同种生物的不同优良性状集中于同一个个体，具有预见性。 (5)缺点：育种年限长，需连续自交才能选育出需要的优良性状。 (6)举例：矮茎抗锈病小麦等 (1)原理：染色体变异 (2)方法：秋水仙素处理萌发的种子或幼苗。 (3)优点：可培育出自然界中没有的新品种，且培育出的植物器官大，产量高，营养丰富。 (4)缺点：结实率低，发育延迟。 (5)举例：三倍体无子西瓜、八倍体小黑麦 (1)原理：染色体变异 (2)方法：花药离体培养获得单倍体植株，再人工诱导染色体数目加倍。 (3)优点：自交后代不发生性状分离，能明显缩短育种年限，加速育种进程。 (4)缺点：技术相当复杂，需与杂交育种结合，其中的花药离体培养过程需要组织培养技术手段的支持，多限于植物。 (5)举例：“京花一号”小麦
计算机工程应用技术本栏目责任编辑：贾薇薇 数据挖掘中的聚类分析方法 黄利文 （泉州师范学院理工学院，福建泉州３６２０００） 摘要：聚类分析是多元统计分析的重要方法之一，该方法在许多领域都有广泛的应用。本文首先对聚类的分类做简要的介绍，然后给出了常用的聚类分析方法的基本思想和优缺点，并对常用的聚类方法作比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 关键词：聚类分析；数据挖掘 中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）１２－２０５６４－０２ ＣｌｕｓｔｅｒＡｎｌａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ ＨＵＡＮＧＬｉ－ｗｅｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＱｕａｎｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｗｉｄｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｇｉｖｅｓｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅｓｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎｓｌｙｚｅｄｓｏｔｈａｔｐｅｏｐｌｅｃａｎｃｈｏｓｅｓｕｉｔａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｔｕａｌｉｓｓｕｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ；ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ １引言 聚类分析是数据挖掘中的重要方法之一，它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子类，使相似的样品尽可能归为一类，而不相似的样品尽量划分到不同的类中。目前，该方法已经被广泛地应用于生物、气候学、经济学和遥感等许多领域，其目的在于区别不同事物并认识事物间的相似性。因此，聚类分析的研究具有重要的意义。 本文主要介绍常用的一些聚类方法，并从聚类的可伸缩性、类的形状识别、抗“噪声”能力、处理高维能力和算法效率五个方面对其进行比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 ２聚类的分类 聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，这些方法大致可归纳为以下几种［１，２，３，４］：划分方法、层次方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。 ２．１划分法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ） 给定一个含有ｎ个对象（或元组）的数据库，采用一个划分方法构建数据的ｋ个划分，每个划分表示一个聚簇，且ｋ≤ｎ。在聚类的过程中，需预先给定划分的数目ｋ，并初始化ｋ个划分，然后采用迭代的方法进行改进划分，使得在同一类中的对象之间尽可能地相似，而不同类的中的对象之间尽可能地相异。这种聚类方法适用于中小数据集，对大规模的数据集进行聚类时需要作进一步的改进。 ２．２层次法（ｈｉｅｔａｒｃｈｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ） 层次法对给定数据对象集合按层次进行分解，分解的结果形成一颗以数据子集为节点的聚类树，它表明类与类之间的相互关系。根据层次分解是自低向上还是自顶向下，可分为凝聚聚类法和分解聚类法：凝聚聚类法的主要思想是将每个对象作为一个单独的一个类，然后相继地合并相近的对象和类，直到所有的类合并为一个，或者符合预先给定的终止条件；分裂聚类法的主要思想是将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个对象在单独的一个簇中，或者符合预先给定的终止条件。在层次聚类法中，当数据对象集很大，且划分的类别数较少时，其速度较快，但是，该方法常常有这样的缺点：一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被取消，也就是说，开始错分的对象，以后无法再改变，从而使错分的对象不断增加，影响聚类的精度，此外，其抗“噪声”的能力也较弱，但是若把层次聚类和其他的聚类技术集成，形成多阶段聚类，聚类的效果有很大的提高。２．３基于密度的方法（ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 该方法的主要思想是只要临近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类。也就是说，对于给定的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法就可以用来滤处＂噪声＂孤立点数据，发现任意形状的簇。２．４基于网格的方法（ｇｒｉｄ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 这种方法是把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构上进行。用这种方法进行聚类处理速度很快，其处理时间独立于数据对象的数目，只与量化空间中每一维的单元数目有关。 ２．５基于模型的方法（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ） 基于模型的方法为每个簇假定一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合。该方法经常基于这样的假设：数据是根据潜在的概 收稿日期：２００８－０２－１７ 作者简介：黄利文（１９７９－），男，助教。
数据挖掘聚类算法课程设计报告
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。能够这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理
2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如：abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的两行分别列出了属于abelmoschus 科属的两种具体植物及其分布地区。从中能够看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集合。在聚类过程中第行数据是无用的，因此要对其进行清理。 2.2数据变换 本实验是依据植物的分布区域进行聚类，所给数据集中的分布区域是字符串形式，不适合进行聚类，因此将其变换成适合聚类的数值形式。具体思想如下： 数据集中总共包含68个区域，每一种植物的分布区域是这68个区域中的一部分。本实验中将68个区域看成是数据对象的68个属性，这68个属性是二元类型的变量，其值只能去0或者1。步骤如下： 1.把68个区域按一定顺序存放在字符串数组(记为str)中(顺序能够自己定，确定后不能改变)。
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
数据挖掘聚类算法一览 聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。 这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和 基于模型方法。 1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环 定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括： k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application), CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search). FCM, EM(Expectation Maximization):不将对象明显地分到么个簇,而是根据表示隶书可能性的权来分配对象. 2 层次方法(hierarchical method) 创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。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。典型的这类方法包括： 第一个是;BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) 方法，它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。 第二个是CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定数目代表对象来表示相应聚类；然后对各聚类按照指定 量（向聚类中心）进行收缩。 第三个是ROCK方法，它利用聚类间的连接进行聚类合并。 最后一个CHEMALOEN，它则是在层次聚类时构造动态模型。 3 基于密度方法，根据密度完成对象的聚类。它根据对象周围的密度（如 DBSCAN）不断增长聚类。典型的基于密度方法包括：GDBSCAN,DBCLASD,DENCLUE(DENsity-based CLUstEring) DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密 度区域来进行聚类；它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义 为一组“密度连接”的点集。 OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):并不明确产生一 个聚类，而是为自动交互的聚类分析计算出一个增强聚类顺序。。 4 基于网格方法，首先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构；然后利 用网格结构完成聚类。
1 BIRCH算法 BIRCH算法即平衡迭代削减聚类法，其核心是用一个聚类特征3元组表示一个簇的有关信息，从而使一簇点的表示可用对应的聚类特征，而不必用具体的一组点来表示。它通过构造满足分支因子和簇直径限制的聚类特征树来求聚类。BIRCH算法通过聚类特征可以方便地进行中心、半径、直径及类内、类间距离的运算。算法的聚类特征树是一个具有两个参数分枝因子B和类直径T的高度平衡树。分枝因子规定了树的每个节点子女的最多个数，而类直径体现了对一类点的直径大小的限制即这些点在多大范围内可以聚为一类，非叶子结点为它的子女的最大关键字，可以根据这些关键字进 行插人索引，它总结了其子女的信息。 聚类特征树可以动态构造，因此不要求所有数据读人内存，而可以在外存上逐个读人。新的数据项总是插人到树中与该数据距离最近的叶子中。如果插人后使得该叶子的直径大于类直径T，则把该叶子节点分裂。其它叶子结点也需要检查是否超过分枝因子来判断其分裂与否，直至该数据插入到叶子中，并且满足不超过类直径，而每个非叶子节点的子女个数不大于分枝因子。算法还可以通过改变类直径修改特征树大小，控制其占内存容量。 BIRCH算法通过一次扫描就可以进行较好的聚类，由此可见，该算法适合于大数据量。对于给定的M兆内存空间，其空间复杂度为O(M)，时间间复杂度为O(dNBlnB(M/P)).其中d为维数,N为节点数,P为内存页的大小，B为由P决定的分枝因子。I/O花费与数据量成线性关系。BIRCH算法只适用于类的分布呈凸形及球形的情况，并且由于BIRCH算法需提供正确的聚类个数和簇直径限制，对不可视的高维数据不可行。 2 CURE算法 CURE算法即使用代表点的聚类方法。该算法先把每个数据点看成一类，然后合并距离最近的类直至类个数为所要求的个数为止。CURE算法将传统对类的表示方法进行了改进，回避了用所有点或用中心和半径来表示一个类，而是从每一个类中抽取固定数量、分布较好的点作为描述此类的代表点，并将这些点乘以一个适当的收缩因子，使它们更靠近类的中心点。将一个类用代表点表示，使得类的外延可以向非球形的形状扩展，从而可调整类的形状以表达那些非球形的类。另外，收缩因子的使用减小了嗓音对聚类的影响。CURE算法采用随机抽样与分割相结合的办法来提高算法的空间和时间效率，并且在算法中用了堆和K-d树结构来提高算法效率。 3 DBSCAN算法 DBSCAN算法即基于密度的聚类算法。该算法利用类的密度连通性可以快速发现任意形状的类。其基本思想是：对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目。在DBSCAN算法中，发现一个类的过程是基于这样的事实：一个类能够被其中的任意一个核心对象所确定。为了发现一个类，DBSCAN先从对象集D中找到任意一对象P，并查找D中关于关径Eps和最小对象数Minpts的从P密度可达的所有对象。如果P是核心对象，即半径为Eps的P的邻域中包含的对象不少于Minpts,则根据算法，可以找到一个关于参数Eps和Minpts的类。如果P是一个边界点，则半径为Eps的P邻域包含的对象少于Minpts，P被暂时标注为噪声点。然后，DBSCAN处理D中 的下一个对象。 密度可达对象的获取是通过不断执行区域查询来实现的。一个区域查询返回指定区域中的所有对象。为了有效地执行区域查询，DBSCAN算法使用了空间查询R-树结构。在进行聚类前，必须建立针对所有数据的R*-树。另外，DBSCAN 要求用户指定一个全局参数Eps(为了减少计算量，预先确定参数Minpts)。为了确定取值，DBSCAN计算任意对象与它的第k个最临近的对象之间的距离。然后，根据求得的距离由小到大排序，并绘出排序后的图，称做k-dist图。k-dist 图中的横坐标表示数据对象与它的第k个最近的对象间的距离；纵坐标为对应于某一k-dist距离值的数据对象的个数。R*-树的建立和k-dist图的绘制非常消耗时间。此外，为了得到较好的聚类结果，用户必须根据k-dist图，通过试探选定一个比较合适的Eps值。DBSCAN算法不进行任何的预处理而直接对整个数据集进行聚类操作。当数据量非常大时，就必须有大内存量支持，I/O消耗也非常大。其时间复杂度为O(nlogn)(n为数据量)，聚类过程的大部分时间用在区域查询操作上。DBSCAN算法对参数Eps及Minpts非常敏感，且这两个参数很难确定。 4 K-pototypes算法 K-pototypes算法结合了K-means方法和根据K-means方法改进的能够处理符号属性的K-modes方法，同K-means 方法相比，K-pototypes 算法能够处理符号属性。 5 CLARANS算法 CLARANS算法即随机搜索聚类算法，是一种分割聚类方法。它首先随机选择一个点作为当前点，然后随机检查它周
《修饰图像》教学设计 灵武市回民中学王娟 一、教材分析 本课教学内容选自宁夏教育厅教研室编著的（义务教育教科书）《信息技术八年级（上）中的《第7课修饰图像》的内容，分为图像修饰工具和图像修复工具。课时为2课时，本节课为第1课时。课程标准要求学生能够使用图像修饰工具和图像修复工具对图像进行加工处理，表达创意。所以，我对课本内容进行了深挖，增加了使用修复画笔工具对图片进行复制合成的体验。 二、学情分析： 本课教学对象是八年级学生，八年级学生已经具备了基本的信息素养，能够掌握软件的一般操作流程。随着电子设备和网络的普及，在日常生活中很多学生都会使用手机、数码相机进行拍照，并且能够使用简单的修图软件对照片进行美化，并且在网络上也经常接触到经过PS处理的特效图片，所以对于Photoshop处理图像兴趣浓厚。 在展示作业环节，我用到了PPT模板，虽然初中阶段还未系统学习使用PPT，但学生在小学阶段已经初步学习了PPT 软件，掌握了文字输入和插入图片等基本操作，具有足够的技术准备。 三、教学方法和教学策略： 教学方法：结合自主探究学习模式，以教师为主导，采用情景导入和任务驱动法、讲练、反思、再练相结合的教学方法，来完成本节课的教学目标。 教学策略： 创设情境：通过展示奶奶家旧照片的变化入手，激发学生探究旧照片变化原因的好奇心，从而激发学习兴趣。 任务驱动:设置四个任务，层层深入，由简到难。 合作学习自主探究：教师把任务发给学生，学生通过阅读课本、小组讨论，找到完成任务的方法完成任务。
教师指导和评价：每个任务完成后教师加以点评，对于完成出色的学生、小组加以表扬和肯定。对于学生都完成不好的有难度的任务教师加以讲解和指导。最后所有学生提交作品，教师根据完成情况对本节课教学内容进行反思，也为后面的教学提供依据。 四、学习目标 1、知识与技能 （1）了解修饰图像的目的和原则； （2）了解修饰图像的工具有哪些； （3）学会使用修饰工具和修复画笔工具，并会设置相关的属性，来修饰和修复图像。 2、过程与方法 （1）通过自主探究、观看演示、分层次练习，逐步掌握修饰图像工具和修复画笔工具的使用方法； （2）通过对范例图片可能的操作步骤的分析讨论，初步形成解决问题的一般思路和过程； （3）通过作品欣赏交流，掌握表达个人观点以及与别人交流思想的技巧。 3、情感态度与价值观 （1）通过修复图像达到美观的效果和主题创作，培养学生的鉴赏能力和审美观； （2）通过评价和欣赏学生作品，提醒学生重视和尊重作品版权，能区分艺术创作和“恶搞”的差异，尊重他人隐私和名誉，健康合理的使用图片加工技术。 五、教学重难点： 教学重点：熟练掌握使用“修复画笔工具”修复图像和复制图像的操作方法。 教学难点： 1．根据图像的特点，恰当使用修复画笔工具； 2．运用修复画笔工具时.仿制源的选择和画笔笔头大小的设置。 六、教学准备： 计算机及多媒体广播教学系统、教学课件、Photoshop软件、图像素材、学生作品展示演示文稿模板。
数据挖掘层次聚类算法研究综述 摘要聚类问题是数据挖掘中的重要问题之一，是一种非监督的学习方法。分层聚类技 术在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用，是数据挖掘领域的研究热点之一。本文总结了分层聚类算法技术的研究现状，分析算法性能的主要差异，并指出其今后的发展趋势。 关键词层次聚类，数据挖掘，聚类算法 Review of hierarchical clustering algorithm in Data Mining Abstract Clustering problem of data mining is one of important issues, it is a kind of unsupervised learning methods. Stratified cluster technology in image processing, intrusion detection and bioinformatics has extremely important application and is data mining area of research one of the hotspots. This paper summarizes the layered clustering algorithm technology research, analyzes the main difference arithmetic performance, and pointed out the future development trend. Keywords Hierarchical clustering，Data mining，Clustering algorithm 1引言 随着计算机技术的发展，信息数据越来越多，如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。由此产生了数据挖掘技术，它是一门新兴的交叉学科，汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能等各领域的研究成果。聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域。它在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用。数据挖掘是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。其目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识。聚类分析作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，是数据挖掘的一个重要研究分支。 在数据挖掘领域，研究工作己经集中在为大型数据库的有效和实际的聚类分析寻找适当的方法。活跃的主题集中在聚类方法的可伸缩性，方法对聚类复杂形状和类型的数据的有效性，高维聚类分析技术，以及针对大型数据库中混合数值和分类数据的聚类方法。迄今为止，人们己经提出了很多聚类算法，它们可以分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法，这些算法对于不同的研究对象各有优缺点。在聚类算法当中，划分方法和层次方法是最常见的两类聚类技术，其中划分方法具有较高的执行效率，而层次方法在算法上比较符合数据的特性，所以相对于划分方法聚类的效果比较好。[1] 层次聚类算法和基于划分的K-Means聚类算法是实际应用中聚类分析的支柱，算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。层次聚类方法是通过将数据组织为若干组并形成一个相应的树来进行聚类的。根据层是自底而上还是自顶而下形成。一个完全层次聚类的质量由于无法对己经做的合并或分解进行调整而受到影响。但是层次聚类算法没有使用准则函数，它所潜含的对数据结构的假设更少，所以它的通用性更强。 2 基于层次的聚类算法 2.1 凝聚的和分裂的层次聚类 层次聚类是聚类问题研究中一个重要的组成部分。分层聚类的基本原则可以表述为：如
收稿日期:2006201204;修返日期:2006203219基金项目:国家自然科学基金资助项目(60473117) 数据挖掘中的聚类算法综述 3 贺 玲,吴玲达,蔡益朝 (国防科学技术大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073) 摘 要:聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术。全面总结了数据挖掘中聚类算法的研究现状,分析比较了它们的性能差异和各自存在的优点及问题,并结合多媒体领域的应用需求指出了其今后的发展趋势。 关键词:数据挖掘;聚类;聚类算法 中图法分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:100123695(2007)0120010204 Survey of Clustering A lgorith m s in Data M ining HE L ing,WU L ing 2da,CA I Yi 2chao (College of Infor m ation Syste m &M anage m ent,N ational U niversity of D efense Technology,Changsha Hunan 410073,China ) Abstract:Clustering is an i m portant technique in Data M ining (DM )f or the discovery of data distributi on and latent data pattern .This paper p r ovides a detailed survey of current clustering algorith m s in DM at first,then it makes a comparis on a mong the m,illustrates the merits existing in the m,and identifies the p r oblem s t o be s olved and the ne w directi ons in the fu 2ture according t o the app licati on require ments in multi m edia domain .Key works:Data M ining;Clustering;Clustering A lgorith m 1 引言 随着信息技术和计算机技术的迅猛发展,人们面临着越来越多的文本、图像、视频以及音频数据,为帮助用户从这些大量数据中分析出其间所蕴涵的有价值的知识,数据挖掘(Data M ining,DM )技术应运而生。所谓数据挖掘,就是从大量无序 的数据中发现隐含的、有效的、有价值的、可理解的模式,进而发现有用的知识,并得出时间的趋向和关联,为用户提供问题求解层次的决策支持能力。与此同时,聚类作为数据挖掘的主要方法之一,也越来越引起人们的关注。 本文比较了数据挖掘中现有聚类算法的性能,分析了它们各自的优缺点并指出了其今后的发展趋势。 2 DM 中现有的聚类算法 聚类是一种常见的数据分析工具,其目的是把大量数据点的集合分成若干类,使得每个类中的数据之间最大程度地相似,而不同类中的数据最大程度地不同。在多媒体信息检索及数据挖掘的过程中,聚类处理对于建立高效的数据库索引、实现快速准确的信息检索具有重要的理论和现实意义。 本文以聚类算法所采用的基本思想为依据将它们分为五类,即层次聚类算法、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以及用于高维数据的聚类算法,如图1所示。 聚类 层次聚类算法 聚合聚类:Single 2L ink,Comp lete 2L ink,Average 2L ink 分解聚类 分割聚类算法基于密度的聚类基于网格的聚类 基于图论的聚类 基于平方误差的迭代重分配聚类:概率聚类、最近邻 聚类、K 2medoids 、K 2means 基于约束的聚类算法 机器学习中的聚类算法 人工神经网络方法 基于进化理论的方法:模拟退火、遗传算法用于高维数据的聚类算法 子空间聚类 联合聚类 图1 聚类算法分类示意图 211 层次聚类算法 层次聚类算法通过将数据组织成若干组并形成一个相应的树状图来进行聚类,它又可以分为两类,即自底向上的聚合层次聚类和自顶向下的分解层次聚类。聚合聚类的策略是先将每个对象各自作为一个原子聚类,然后对这些原子聚类逐层进行聚合,直至满足一定的终止条件;后者则与前者相反,它先将所有的对象都看成一个聚类,然后将其不断分解直至满足终止条件。 对于聚合聚类算法来讲,根据度量两个子类的相似度时所依据的距离不同,又可将其分为基于Single 2L ink,Comp lete 2L ink 和Average 2L ink 的聚合聚类。Single 2L ink 在这三者中应用最为广泛,它根据两个聚类中相隔最近的两个点之间的距离来评价这两个类之间的相似程度,而后两者则分别依据两类中数据点之间的最远距离和平均距离来进行相似度评价。 CURE,ROCK 和CHAME LE ON 算法是聚合聚类中最具代 表性的三个方法。 Guha 等人在1998年提出了C URE 算法 [1] 。该方法不用 单个中心或对象来代表一个聚类,而是选择数据空间中固定数目的、具有代表性的一些点共同来代表相应的类,这样就可以
一、污点修复画笔工具 可以快速移去照片中的污点和其他不理想部分。 污点修复画笔没样本点，是自动从所修饰区域的周围取样。修饰区域就是画笔圆圈内，要避免自动区域样本有不需要部分，可以先套索选择，再使用画笔。 类型： 近似匹配：将距离污点最近的像素作为样本像素复制到污点上 创建纹理：使用画笔尺寸内的所有像素创建一个修复该区域的纹理，相对而言，修复效果更好一些。 二、修复画笔工具 修复画笔的工作方式与污点修复画笔类似：也是使用图像或图案中的样本像素进行绘画，并将样本像素的纹理、光照、透明度和阴影与所修复的像素相匹配。与污点修复画笔不同，修复画笔要求指定样本点。 1、确定复制源按Alt键取样 2、鼠标移动到要修复的像素上 3、单击或拖动鼠标 源：取样/自带图案 对齐： 不勾选应用时不重新复制的前提下始终是初始复制源的样本像素 勾选连续对像素进行取样也就是取样点于被修复点始终保持相对距离。“+” 三、修补工具
源/目标源选择需要修改的对象拖动新对象 目标选择新对象覆盖修改对象 四、红眼工具 五、仿制图章工具 工作方法与修复画笔完全相同Alt键 不同的是：仿制图章会严格尊重原稿，复制的内容不会发生任何改变修复画笔会与原稿向融合纹理关照透明度阴影等六、图案图章工具 定义图案直接涂印象派效果比较模糊近似于水彩画 七、模糊工具 模糊工具是将涂抹的区域变得模糊，模糊有时候是一种表现手法，将画面中其余部分作模糊处理，就可以凸现主体。 人物小范围细节修图可用，高斯模糊适合大面积修图 八、锐化工具 锐化工具跟模糊工具使用方法基本相同，不同的是锐化工具是用来增强涂抹区域图像边缘的对比度，从而产生清晰的效果。 九、涂抹工具 主要用于涂抹图像，使图像产生类似于在未干的图画上用手指涂抹的效果。 十、减淡工具是一款提亮工具。可以对光标经过区域的图像进行提亮和加光处理，从而使图像变亮。 十一、加深工具跟减淡工具刚好相反，可以对光标经过区域的图像进
管理学原理与方法(周三多第五版) 总论 人类活动的特点：目的性，依存性，知识性 管理的概念：管理是管理者为了有效地实现组织目标（目的性有效性协调性过程性） １：管理是人类有意识有目的的活动。２：管理应当是有效的。 ３：管理的本质是协调。４：协调是运用各种管理职能的过程。 管理的职能：决策、组织、领导、控制、创新，是一切管理活动最基本的职能。 1：决策：所有管理者必须制定符合并支持组织的总体战略目标。（制定目标、行动） 2：组织：设计岗位，授权分工，使整个组织协调地运转。（设计、授权） 3：领导：指导人们的行为，通过沟通增强互相理解，统一思想和行动，激励成员自觉地为实现组织目标共同努力。（指导、沟通、激励） 4：控制：使实践活动符合于计划，计划是控制的标准。（衡量、纠偏） 5：创新：与其他职能结合中表现。 管理二重性：1、管理的自然属性 --反映人与自然的关系不以人的意志为转移，也不因社会制度形态的不同而有所改变，这完全是一种客观存在。 2、管理的社会属性 --反映社会关系 管理者的角色：明茨伯格这十种角色可归入三类。 人际角色：代表人角色、领导人角色、联络者角色 信息角色：监督者、发言人、传播人 决策角色：企业家、干扰对付者、资源分配者、谈判者 管理者三种技能：卡次 1：技术技能，运用管理者所监督的专业领域中的过程、惯例、技术和工具的能力。 2：人际技能，成功地与人打交道并与人沟通的能力。 3：概念技能，把观点设想出来并加以处理以及将关系抽象化的精神能力。 管理学的研究方法：归纳法、试验法、演绎法 中国传统管理思想的要点： 1：宏观管理的治国学--（财政赋税、人口管理、货币管理、等） 2：微观管理的治生学--（农副业、手工业、运输、建筑工程等） 顺道、重人、人和、守信、利器、求实、对策、节俭、法治 西方早期思想产生的三个人物：亚当斯密巴贝奇罗伯特欧文 泰罗创立的科学管理理论 主要观点：1：科学管理的根本目的--谋求最高工作效率 2：达到最高效率的重要手段--用科学的管理方法代替旧的经验方法 3：实施科学管理的核心问题-要求管理人员和工人双方在精神上和思想上来一个彻底的改变 提出的以下管理制度：1：对工人提出科学的操作方法，以便合理利用工时，提高效率 2：在工资制度上实行差别计件制 3：对工人进行科学的选择，培训和提高 4：制定科学的工艺规程 5：使管理和劳动分离 评价：1：它冲破了传统地落后地经验管理办法，将科学引进了管理领域，创立了一套具体地科学管理方法2：科学地管理方法和科学地操作程序使生产效率提高了二三倍，推动了生产地发展，适应了资本主义地发展。 3：由于管理职能于执行职能地分离，企业中开始有一些人专门从事管理工作 4：泰罗把人看成会说话的机器，只能按照管理人员的决定、指示、命令执行劳动，在体力技能上受很大的压榨 缺陷：适应历史发展的需要而产生的，同时也受到历史条件和个人经历的限制，他的科学管理所涉及的问