医学图像三维重建的体绘制技术综述 摘要：体绘制技术是目前医学图像三维重建的主要方法之一，是一种能够准确反映出数据内部信息的可视化技术，是可视化研究领域的一个重要分支，是目前最活跃的可视化技术之一。本文首先分析了医学图像三维重建的两大方法及其基本思想，并将体绘制技术与面绘制技术进行了比较；然后分别描述了射线投射法、足迹法、剪切-曲变法、基于硬件的3D纹理映射、频域体绘制法以及基于小波的体绘制等典型算法；最后通过比较分析给出了各类算法的性能评价，并在此基础上展望了体绘制技术研究的发展前景。 关键字：体绘制；三维重建；可视化；性能评价 Abstract：Volume rendering techniques is one of the main methods of 3D reconstruction of medical images currently. It's also an important branch of visual technology which can reflect the inside information of data.It is one of the most active visualization technology.This paper first introduces are the two methods of 3D reconstruction of medical image and the basic thought of them,then volume rendering technology and surface rendering technology are compared.Secondly,the author introduces some kinds of algorithm for volume rendering：Ray Casting ,Splatting,Shear-Warp,3D Texture-Mapping Hardware,Frequency Domin V olume Rendering,Wavelet .Based V olume Rendering.The differences of their performances are compared and discussed in the last. Then some results are presented and their perspective are given in the end. Key words:Volume rendering techniques;3D reconstruction of medical images;visual technology;Performance evaluation
基于体数据分类的直接体绘制传输函数研究 摘要：直接体绘制是形成于20世纪80年代后期的一个新研究领域，本论文提出了一种基于体数据的标量值和梯度的分类方法，采用该方法可获得体数据重要的信息，从而帮助研究人员准确地设置传输函数的不透明度和颜色参数，使绘制的图像更加清晰。 关键词：直接体绘制；分类；传输函数 direct volume draw transmission function study based on volume data classification tan guozhen (zhejiang university science park administrative committee,hangzhou310013,china) abstract:visualization is a new field which forward to in the late 80s’ in the 20th century.we present a data classification method according to gradient and scalar value.it can help researcher to more accurately set the opacity and color transfer function，which can be a clear indication of the inner structure and detail information of volume object. keywords:direct volume rendering;classification;transfer function 一、前言
数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯） 单选题 1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（） A. 判定树归纳 B. 贝叶斯分类 C. 后向传播分类 D. 基于案例的推理 2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。 A、简洁性 B、确定性 C.、实用性 D、新颖性 3．用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 4．数据归约的目的是（） A、填补数据种的空缺值 B、集成多个数据源的数据 C、得到数据集的压缩表示 D、规范化数据 5．下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？ A.数据清理 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 6．假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。 A、上卷(roll-up) B、选择(select) C、切片(slice) D、转轴(pivot) 8．关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C) A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同. B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务. C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高. D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的 9．下列哪个描述是正确的？（） A、分类和聚类都是有指导的学习 B、分类和聚类都是无指导的学习
医学物理与工程学 Implement of adaptive raycasting direct volume rendering algorithm J I N Zhao 2y ang 3 ,W A N G J i an 2z hong (I nstitute of I ntelli gent I nf ormation and Cont rol Technolog y ,H angz hou Dianz i Universit y ,Hangz hou 310018,China ) [Abstract] A new method for direct volume rendering based on adaptive mesh refinement is presented.The method can speedup the volume rending with adaptive casting and terminating rays ,by computing the samples f rom tri 2linear interpola 2tion of the neighborhood voxels ,shading the images with the simplified phone illuminated modal ,and compositing images from f ront to back order.The experiment results show that this method can improve the rendering speed and can be used in the volume visualization based on internet. [K ey w ords] Adaptive mesh ;Raycasting ;Direct volume rendering ;Visualization ;Medical images 自适应光线投射直接体绘制算法及实现 金朝阳3,王建中 (杭州电子科技大学,智能信息与控制技术研究所,浙江杭州 310018) [摘 要] 提出一种基于自适应光线投射的直接体绘制方法。该方法从自适应的发出光线和终止光线两个方面来加速体 绘制的进行,通过三次线性插值空间邻近点计算采样点的值,利用简化的Phone 光照模型进行消隐,由前向后合成图像。该算法提高了绘制的速度,能满足一定的临床应用实时性要求,在基于Internet 的体数据可视化中有很好的应用前景。 [关键词] 自适应网格;光线投射;直接体绘制;可视化;医学图像 [中图分类号] TP391.4 [文献标识码] A [文章编号] 100323289(2005)0420634205 [基金项目]本研究为浙江省自然科学基金资助项目(Y204160)。[作者简介]金朝阳(1974-),女,浙江余姚人,硕士,讲师。研究方向: 科学计算可视化。 [通讯作者]金朝阳,杭州下沙高教园区杭州电子科技大学自动化学院,310018。E 2mail :jzy @https://www.doczj.com/doc/2a5433037.html, [收稿日期]2004211202 [修回日期]2004212217 随着医学成像设备种类的增多和空间分辨率的提高,图 像数据与日俱增,为临床提供了更全面的有助于诊断的信息,数据可视化问题成为研究的热点。医学体数据由多层CT 、MR 等二维图像数据的叠加形成,是一种基于规则网格的标量数据场。医学体数据的三维可视化就是将体数据在计算机上直观地表现为三维效果,提供传统二维表示法无法获得的结构信息,从而进一步帮助放射治疗、矫形手术等的计算机模拟及手术规划的展开。 医学体数据三维可视化方法大致可分为两大类:面绘制、直接体绘制。面绘制首先在三维空间数据场中构造出中间几何图元,然后再由传统的计算机图形学技术实现画面绘制。面绘制有多种算法,各种算法的不同点在于所采用的近似表面的几何单元不同或几何单元尺度的选择不同,典型算法有:MC 方法(Marching Cubes )[1]、M T 方法(Marching Tetrahe 2 dral )[2] 、剖分立方体法(Dividing Cubes )[3]等。面绘制适用于绘制表面特征分明的组织和器官,对数据分割要求高,且物体 内部信息无法保留,对于精细组织和器官的三维显示,常常效果不佳。 体绘制是将三维空间的离散数据直接转换为二维图像而不必生成中间几何图元,又称为直接体绘制,其实质为重新采样与图像合成。典型算法有光线投射法[4,5]、足迹表法(Foot 2 print Met hod )[6] 、错切形变法(Shear 2Warp )[7,8]等。直接体绘制算法认为体数据场中每个体素都具有一定的属性(透明度和光亮度),通过计算所有体素对光线的作用即可得到二维投影图像,有利于保留三维医学图像中的细节信息,适合于形状特征模糊不清的组织和器官,但存在计算量大,图像生成速度慢,实时性难以得到保证等缺点。近年来,随着计算机运算速度的提高和软硬件技术的发展,研究者从多个方面提出了体绘制的加速方法,如基于硬件加速[9]、并行绘制[10]、多分辨率[11] 等,从而使体绘制的速度接近实时。 随着计算机的飞速发展,直接体绘制可在PC 机上接近实时显示,为了进一步提高直接体绘制的速度,本文采用一种新的像空间序的自适应光线投射算法[12],该方法可以从两个方面来加快绘制速度,一方面利用图像相邻像素间的相关性自适应的发出光线,另一方面当光线上累积不透明度达到1时自适应的终止光线投射。实验表明该方法提高了直接体绘制的速度,适用于基于PC 机的实时体绘制的临床应用场合,在基于Internet 的体数据可视化中有良好的应用前景。1 自适应光线投射算法原理
大数据时代消费者行为特征 当然，影响消费者行为的除经济和文化因素之外，还有很多种影响消费者行为的其他因素。其中，消费者所属群体所表现出来的共同特征，换句话说，个体的或部分的的消费者往往体现出其所属群体的特征，研究不同群体的消费共同特性，更加有利地把握目标消费者具备的个性特征，为企业迎销决策提供依据。 理论上，群体是指一定数量以上的人通过一定的社会关系结合起来进行共同活动而产生相互作用的集体。消费者群体至少可以按照三类群体划分为： 1/ 按照年龄 ●婴幼儿消费群体：年龄范围在0——6周岁，是年龄最小的 消费群体。 ●少年儿童消费群体：年龄范围在6——15岁，这个年龄阶 段的消费者生理上逐渐呈现出第二个发育高峰。 ●青年消费群体：年龄范围在15——30岁左右，这个年龄阶 段的消费群体实际上可分为青年初期和晚期两个时期。 ●中年消费群体：年龄范围在30——60岁，这个年龄阶段的 消费者，心理上已经成熟，有很强的自我意识和自我控制 能力。
●老年消费群体：年龄范围在60岁以上，这个年龄阶段的消 费者在生理和心理上均发生了明显的变化，由此形成了具 有特殊要求的消费者群体。 实际上，目前营销界更加习惯将国内的消费群体按照其出生的所属年代10年为一周期，分为60后群体（指1960年——1969年出生的人群）、70后群体、80后群体、90后群体以及00后青少年群体。 2／按照性别 ●女性消费群体 ●男性消费群体 消费者在消费行为中，女性与男性往往表现出来很大的不同，而当今中国的社会形态中，女性的经济地位、社会地位以及家庭的购买决策方面，女性越来越表现出其巨大的影响力，表现出消费者群体的不同消费特点。 3/ 按照收入水平 ●高收入群体 ●中等收入群体 ●低收入群体
试述数据模型的概念，数据模型的作用和数据模型的三个要素: 答案： 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的DBMS 无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。 2、逻辑数据模型（Logixal Data Model）:这是用户从数据库所看到的数据模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向拥护，又要面向系统。 3、物理数据模型（Physical Data Model）:这是描述数据在储存介质上的组织结构的数据模型，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素： 一般而言，数据模型是严格定义的一组概念的集合，这些概念精确地描述了系统的静态特征（数据结构）、动态特征（数据操作）和完整性约束条件，这就是数据模型的三要素。 1。数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成成分，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是对系统静态特征的描述，包括两个方面： （1）数据本身：类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 （2）数据之间的联系：数据之间是如何相互关联的，例如关系模型中的主码、外码联系等。 2 。数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合，主要指检索和更新（插入、删除、修改）两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则（如优先级）以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特性的描述。 3 。数据完整性约束 数据完整性约束是一组完整性规则的集合，规定数据库状态及状态变化所应满足的条件，以保证数据的正确性、有效性和相容性。
分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述： 训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器 分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决 最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。 神经网络 神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，在将简单的单元连接成较复杂的系统后，通过并行运算实现其功能，其中系统的知识存储于网络结构和各单元之间的连接权中。在学习阶段，通过调整神经网络的权值，达到对输入样本的正确分类。神经网络有对噪声数据的高承受能力和对未经训练数据的模式分类能力。神经网
络概括性强、分类精度高，可以实现有监督和无监督的分类任务，所以神经网络在分类中应用非常广泛。 在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层（见图4）。网络的每一个输入节点对应样本一个特征，而输出层节点数可以等于类别数，也可以只有一个，（输入层的每个节点对应一个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个）。在输入层和输出层之间是隐含层（对神经网络使用者来说不可见），隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。 除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点（称为此节点的输入节点）连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为一个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。如图5中节点4输出到节点6的值可通过如下计算得到：
第7章自定义数据类型习题 一．选择题： 1．当定义一个结构体变量时，系统分配给它的内存空间是【】。 A) 结构中一个成员所需的内存量B) 结构中最后一个成员所需的内存量 C) 结构体中占内存量最大者所需的容量D) 结构体中各成员所需内存量的总和2．若有以下说明，对初值中整数2的正确引用方式是【】。 static struct { char ch； int i； double x； } a[2][3]={{…a?,1,3 .45,?b?,2,7.98,?c?,3,1.93I} {…d?,4,4.73,?e?,5,6.78,?f?,6,8.79 }}； A) a[1][1].i B) a[0][1].i C) a[0][0].i D) a[0][2].i 3．根据以下定义，能打印字母M的语句是【】。 struct p { char name[9]； int age； }c[10]={“Jobn”,17,”Paul”,19,”Mary”,18,”Adam”,16}； A) printf(“％c”，c[3].name)；B) printf(“％c”，c[3].name[1])； C) printf(“％c”，c[2].name)；D) printf(“％c”，c[2].name[0])； 4．以下说明和语句中，已知int型数据占两个字节，则以下语句的输出结果是【】。 struct st { char a[l0]； int b； double c； }； printf(“％d”，sizeof(struct st))； A) 0 B) 8 C) 20 D) 2 5．以下说明和语句中，对结构体变量std中成员id的引用方式不正确的是【】。 struct work { int id； int name； } std, *p； p=&std； A) std.id B) *p.id C) (*p).id D) &std.id 6．如设有如下定义，若要使px指向rec中的成员x，正确的赋值语句是【】。 struct aa
数据挖掘常用的方法 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪 声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知 识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统 计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正 确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可 以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖 掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。 可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情 况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的 研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的 回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的 相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶 段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各 银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知 识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神 经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络 模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组
大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天，
《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程：
●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下：
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
硕士学位论文 三维地震数据体可视化方法及系统 3D SEISMIC DATASET VISUALIZATION METHODS AND SYSTEM 作者： 导师： 中国矿业大学
学位论文使用授权声明 Certificate of thesis authority 本人完全了解中国矿业大学有关保留、使用学位论文的规定，同意本人所撰写的学位论文的使用授权按照学校的管理规定处理： 作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者须授权所在学校拥有学位论文的部分使用权，即：①学校档案馆和图书馆有权保留学位论文的纸质版和电子版，可以使用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文；②为教学和科研目的，学校档案馆和图书馆可以将公开的学位论文作为资料在档案馆、图书馆等场所或在校园网上供校内师生阅读、浏览。另外，根据有关法规，同意中国国家图书馆保存研究生学位论文。 （保密的学位论文在解密后适用本授权书）。 作者签名：导师签名： 年月日年月日
摘要 三维可视化技术是用来显示、描述和理解地下及地面各种地质现象的一种先进手段，广泛应用于地质和地球物理学及其它行业的各个方面，在国内外研究应用如火如荼。随着三维地震勘探的开展，迫切需要与之相应的三维可视化显示、解释方式，这种方式能有效地利用各种结构的大规模数据，从中考察构造的连续性，辨认构造的形态，发现对地震勘探研究及生产实践有用的信息，并以此来指导钻探、矿井建设、采区布设等生产活动，可以极大提高生产效率，保障矿井生产工作安全进行。三维可视化技术既是一种成果表达手段，也是一种解释辅助工具。与传统的二维剖面解释方法不同，三维体可视化技术可以让解释人员用“走进去”的方式，形象生动地选定目标，同时还可以结合精细的钻井标定方法，帮助解释人员准确快速地描述各种复杂的地质现象。 本文使用目前世界上功能强大、构架优秀的可视化工具包VTK(Visualization Toolkit)来开发本设计中所用到的多条可视化管道线（Pipeline），实现了三维数据体的切片显示、提取等值面、三垂面显示等多种面绘制效果及光线投射法的体绘制效果，并利用了流行高效的跨平台图形界面开发工具包Qt来开发人机交互界面(GUI, Graphic User Interface)，为开发跨平台桌面应用程序提供了良好的支持。有机地结合这两种技术使得本设计中开发的应用程序具有良好的平台无关性，可以快速地在多种常见平台（Windows、POSIX 兼容）间进行移植，最大化减少了移植所要做的工作，而且尽量保持了程序的运行效率。 本文首先阐述了三维可视化技术及其在三维地震勘探中的应用，指出了本文研究的国内外背景、研究的主要内容和意义。然后研究了三维可视化的方法和操作流程，在分析了VTK和Qt及其他相关技术的基础之上，结合三维地震数据体可视化自身的特点和实际应用要求，确定了用于三维地震数据体的可视化技术及其实现方式，使用这些技术设计并实现了三维地震勘探数据体的三维可视化应用，并把程序应用到某矿七采区勘探所得数据体上，最后分析应用所得到的结果，基本达到了预期的效果。本文末尾总结全文，找出文章中存在的问题，并针对这些问题，根据作者目前的知识水平，提出了三维地震勘探可视化技术发展的方向。关键词:三维地震；三维可视化；跨平台；VTK；Linux；Qt - - I
一、单选题 1、大数据的起源是（B）。 A：金融B：互联网C：电信D：公共管理 2、大数据的最明显特点是（B）。 A：数据类型多样 B：数据规模大C：数据价值密度高D：数据处理速度快 3、大数据时代，数据使用的最关键是（D）。 A：数据收集B：数据存储C：数据分析D：数据再利用 4、云计算分层架构不包括（D）。 A: Iaas B: Paas C: Saas D: Yaas 5、大数据技术是由（C）公司首先提出来的。 A：阿里巴巴B：百度C：谷歌D：微软 6、数据的精细化程度是指（C），越细化的数据，价值越高。 A：规模B：活性 C：颗粒度D：关联性 7、数据清洗的方法不包括（C） A：噪声数据清除B：一致性检查C：重复数据记录处理D：缺失值处理 智能手环的应用开发，体现了（C）的数据采集技术的应用。A：网络爬虫B：API接口C：传感器D：统计报表 9、下列关于数掲重组的说法中，错误的是（A）。 A：数据的重新生产和采集B：能使数据焕发新的光芒C：关键在于多源数据的融合和集成 D：有利于新的数据模式创新
10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制考了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B）。 A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于含思伯格对大数据特点的说法中，错误的是(D) A：数据规模大B：数据类型多 C：处理速度快D：价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）A：互联网B：自然环境C：综合国力D：物联网 13、在数据生命周期管理实践中，（B）是执行方法。 A：数据存储和各份规范B：数据管理和维护C：数据价值发觉和利用D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。 A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于聚类挖报技术的说法中，错误的是（B）。 A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相仪度尽可能小
常见主流数据库分类 1、IBM 的DB2 DB2是IBM著名的关系型数据库产品，DB2系统在企业级的应用中十分广泛。截止2003年，全球财富500强（Fortune 500）中有415家使用DB2，全球财富100强（Fortune100）中有96家使用DB2，用户遍布各个行业。2004年IBM的DB2就获得相关专利239项，而Oracle 仅为99项。DB2目前支持从PC到UNIX，从中小型机到大型机，从IBM到非IBM（HP及SUN UNIX 系统等）的各种操作平台。 IBM绝对是数据库行业的巨人。1968年IBM在IBM 360计算机上研制成功了IMS这个业界第一个层次型数据库管理系统，也是层次型数据库中最为著名和最为典型的。1970年，IBM E.F.Codd发表了业界第一篇关于关系数据库理论的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”，首次提出了关系模型的概念。1974年，IBM Don Chamberlin和Ray Boyce通过System R项目的实践，发表了论文“SEQUEL：A Structured English Query Language”，我们现在熟知SQL就是基于它发展起来的。IBM 在1983年发布了DATABASE 2（DB2）for MVS（内部代号为“Eagle”），这就是著名的DB2数据库。2001年IBM以10亿美金收购了Informix的数据库业务，这次收购扩大了IBM分布式数据库业务。2006 DB2 9作为第三代数据库的革命性产品正式在全球发布。 作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1977年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器——System/38，随后是SQL/DSforVSE 和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。 DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。 2、Oracle Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。 Oracle公司是目前全球最大的数据库软件公司，也是近年业务增长极为迅速的软件提供与服务商。IDC(Internet Data Center)2007统计数据显示数据库市场总量份额如下：Oracle 44.1% IBM 21.3%Microsoft 18.3% Teradata 3.4% Sybase 3.4%。不过从使用情况看，BZ Research的2007年度数据库与数据存取的综合研究报告表明76.4%的公司使用了Microsoft
附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分：框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分：分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分：注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分：数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分：命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分：注册已发布
11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分：数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分：值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺
用身高和/或体重数据进行性别分类 1、【实验目的】 （1）掌握最小错误率Bayes 分类器的决策规则 （2）掌握Parzen 窗法 （3）掌握Fisher 线性判别方法 （4）熟练运用matlab 的相关知识。 2、【实验原理】 （1）、最小错误率Bayes 分类器的决策规则 如果在特征空间中观察到某一个（随机）向量x = ( x 1 , x 2 ,…, x d )T ，已知类别状态的先验概率为：()i P w 和类别的条件概率密度为(|)1,2,3...i P x w i c =，根据Bayes 公式得到状态的后验概率 有：1 (|)() (|)(|)() i i i c j j j p P P p P ωωωωω== ∑x x x 基本决策规则：如果1,...,(|)max (|)i j j c P P ωω==x x ，则i ω∈x ，将 x 归属后验概率最大的类 别 。 （2）、掌握Parzen 窗法 对于被估计点X ： 其估计概率密度的基本公式(x)N k N N N p V =，设区域 R N 是以 h N 为棱长的 d 维超立方体， 则立方体的体积为d N N V h =； 选择一个窗函数(u)?，落入该立方体的样本数为x x 1 ( )i N N N h i k ?-== ∑，点 x 的概率密度:
x x 11 1(x)( )N i N N k N N N V h i N p V N ?-== =∑ 其中核函数：x x 1i K(x,x )( )i N N V h ?-= ，满足的条件：i (1) K(x,x )0≥；i (2) K(x,x )dx 1=?。 （3）、Fisher 线性判别方法 Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。 Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。 线性判别函数的一般形式可表示成 0)(w X W X g T += ，其中????? ??=d x x X 1 ? ????? ? ??=d w w w W 21 根据Fisher 选择投影方向W 的原则，即使原样本向量在该方向上的投影能兼顾类间分布尽可能分开，类内样本投影尽可能密集的要求，用以评价投影方向W 的函数为： 2 2 2122 1~~)~~()(S S m m W J F +-= )(211 *m m S W W -=- 上面的公式是使用Fisher 准则求最佳法线向量的解，该式比较重要。另外，该式这种 形式的运算，我们称为线性变换，其中21m m -式一个向量，1-W S 是W S 的逆矩阵，如21m m -是d 维，W S 和1-W S 都是d ×d 维，得到的* W 也是一个d 维的向量。 向量* W 就是使Fisher 准则函数)(W J F 达极大值的解，也就是按Fisher 准则将d 维X 空间投影到一维Y 空间的最佳投影方向，该向量* W 的各分量值是对原d 维特征向量求加权和的权值。