MOA:大规模在线分析，一个数据流分类和聚类框架
摘要：MOA是一种从演化数据流在线学习的算法实现平台和环境。通过相关设置，可以比较不同针对真实数据集的算法。它包含一系列用来分类和聚类的离线和在线的算法以及一些评估工具。理论学者和实践者都可以从中获益。此外，它还可以进行扩展。
一介绍
如今数据以高速从各式各样的数据源诞生。实际上所有的数据可以被看做数据流。
由于数据流高速到达，因此针对其的算法在空间和时间方面有所限制。为了突破这种限制，跟传统的批处理方法比较，算法必需要满足一些需求，它们是：
1、只能一次观察一个实例；
2、使用有限的内存容量；
3、在有限时间内计算；
4、时刻准备预测。
数据流学习算法是一种很重要的流处理算法：在反复循环中，学习模型不断地更新以便反映从数据流中获取的实例。它们不能超过它们的内存空间和时间边界。处理到达的实例后，算法总是能够输出一个模型。在数据流领域，典型的学习任务是：分类、边界分析和聚类。
由于存在许多流学习算法，通过实验进行完整地比较是至关重要的。大部分文献中，新出的算法在评估方面做得都不够到位，它们大都只在小数据流集上做实验，这与实际情况往往不符，也不能使人信服。
在传统批处理方法中，引入评估框架是为了处理比较这个问题，WEKA就是一个框架类型。而数据流学习相对是一个比较新的领域，关于其的评估实践较少被研究。
为了这个目的，我们引入了一个叫做MOA的框架用来评估数据流学习算法。MOA是建立在WEKA的基础上的。MOA可以用来评估数据流分类和聚类，并允许挖掘大数据流。MOA框架的主要贡献有：
1、分析和比较不同的算法和不同的数量流设置；
2、可以创建和使用基准设置，用来反复比较数据流挖掘算法；
3、它是开源的框架，容易在数据流种子、算法和评估方法方面得到扩充。
下面是论文的组织结构：首先介绍MOA的通用框架，以及如何用它对演化数据流进行分类和聚类。第五部分指出其他包括源代码和教程在内的资料所在。第六部分总结论文。
二、系统体系结构
首先选择数据种子，然后配置一种学习算法（比如分类算法或者聚类算法），最后选择一种评估方法用来分析希望的情景。分类和聚类在算法尤其是评估方法方面有好多不同之处，因此在下面分别加以阐述。针对分类和聚类任务，用户可以在这三个方面进行扩展，可以增加著名的数据产生器、算法和评估方法。MOA用户可以通过命令行或者图形接口进行实验。
通常，MOA运行定义三种仿真环境，由于从数据流学习，内存往往不能被忽略。三种环境分别是：
1、传感器网络
这种环境代表内存最受限制的情况，内存通常只有100K。由于内存被限制得很小，在效率方面往往会出现有意思的测试情况。
2、手持电脑
这种情况算法拥有32M大小空间。这用来仿真一些消费电子设备的容量。
3、服务器
这种环境仿真用来现代的手持/桌面电脑或者服务器来处理数据流。这里内存分配给算法400M大小空间。
三、分类
四、聚类
MOA的数据流聚类模块有以下特性：
包含针对演化数据流的流聚类的数据产生器；
一系列最先进的数据流聚类算法；
针对数据流聚类算法的评估措施；
用来分析结果和比较不同设置下的流聚类算法的可视化工具。
剩下的部分分别介绍流聚类组件。首先选择和配置一个数据种子，其次选择一种流聚类算法（其设置被固定），再次选择一系列评估措施，最后就是运行实验来获取分析结果。详细叙述如下：
4.1 数据种子和数据产生器
针对流聚类算法，我们增加了一些支持诸如簇的出现和消失的簇演化事件的仿真。
通常，可以设置数据集维度、大小、簇大小、漂移速度、衰减幅度以及噪声速率等。事件包含在数据模型下的一些变动，比如簇的增长，簇的诞生或者创建新簇。使用事件频率和个体事件权重，可以学习不同聚类方法在各种设置下的行为和性能。最后针对数据产生器的设置可以被保存和加载，这样可以有机会提供一个数据流数据集基准用来重复比较。通过实
现ClusteringStream接口可以增加新的数据种子和产生器。
4.2 数据流聚类算法
现在的MOA包含以下数据流聚类算法
StreamKM++
ClusStream
ClusTree
Den-Stream
D-Stream
CobWeb
可以通过实现接口Clusterer.java接口的的类来扩展算法集。
这个接口的主要方法有：
void resetLearningImpl():初始化聚类学习器
V oid trainOnInstanceImpl(Instance):用来一个训练新实例的方法
Clustering getClusteringResult():一个种用来获得现在聚类结果（用来评估或者可视化）的方法。
下面是一些评估测量（包括内部测量和外部测量）：
4.3 数据流聚类评估措施
过去几十年，针对簇评估已经有许多人开发和提出了许多方法。针对这些测量，一种通用的分类方法就是所谓的内部测量和外部测量。内部测量只考虑簇的属性，比如簇内点与点之间的距离或者两个不同簇之间的距离。MOA包含一个可以在内部和外部测量方面扩展的集合，这种测量可以同时运用到micro(微)和macro（宏）聚类。
为了扩展额外的或者著名的评估测量，可以通过实现Measure 接口实现，它的主要方法有：
void evaluateClustering(Clustering clustering,Clustering trueClustering):
double getLastV alue():一种用来输出最后评估测量结果的方法
double getMaxV alue(),getMinV alue(),getMean(): 获取测量分布跟多统计信息的一种方法
4.4 可视化和分析
一旦评估过程启动后，给定了一些用来分析输出的选项：
a)数据流可以被停止以及当前的聚类结果可以作为一个数据集传递给WEKA浏览器，以便做进一步的分析和挖掘；
b)评估措施（以配置的时间间隔运行），可以以.csv格式存储起来，可以获取离线的图形和表格；
c)最后但并非最不重要的，不管是聚类结果还是对应的评估措施，在我们的框架中都可以在线可视化。
我们的框架允许同步配置和评估两种针对直接对比算法的不同设置，比如针对相同数据流的不同算法和带有不同噪声等级的同一种算法等等。
可视化组件运行可视化数据流以及聚类结果，可以并行地选择针对各种维度设置的维度以及针对不同设置下的对比试验。
五、网站、教程和文档
六、结论
我们的目标是建立一个类似WEKA框架的针对数据流分类和聚类的实验环境。我们的流学习框架提供一个数据产生器的集合、算法和评估措施。实践者可以通过比较真实世界语义中的不同算法而受益，从而选择最适合的解决方案。对于研究学者，我们的框架也可以深入观察不同方法的优势和劣势，同时允许通过存储、共享、重复使用数据种子设置而创建基准。源代码的发布和发行遵循GNU GPL协议。在MOA中，尽管现在我们仅仅关注分类和聚类，我们计划扩展我们的框架，最终包括回归，以及频繁项学习等。
云计算平台比较分析 云计算按照应用层次，主要划分为IaaS、PaaS和SaaS三种层次的应用，这里主要分析常见的IaaS平台。目前市面上常见的IaaS应用主要有Amazon的AWS，基本上已经成为整个行业的标准。 IaaS在开源领域也是百花齐放，最著名的开源平台为：Eucalyptus、Openstack和Cloudstack、Opennebula、Nimbus，在国内社区比较火热的主要是前三种，所以在这里主要分析一下前三种平台。 1.云平台分析 1.1.Eucalyptus 1.1.1.概述 Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems（Eucalyptus）是一种开源的软件基础结构，用来通过计算集群或工作站群实现弹性的、实用的云计算。它最初是美国加利福尼亚大学Santa Barbara计算机科学学院的一个研究项目，现在已经商业化，发展成为了Eucalyptus Systems Inc。不过，Eucalyptus 仍然按开源项目那样维护和开发。Eucalyptus Systems 还在基于开源的 Eucalyptus 构建额外的产品；它还提供支持服务。 Eucalyptus是在2008年5月发布1.0版本，在2009年与Ubuntu进行合作，成为Ubuntu server9.04的一个重要特性，目前最新版本是2.0.3，可以选择Xen、KVM作为虚拟化管理程序，对vSphere ESX/ESXi提供了支持。 Eucalyptus主要是用C和Java开发的，其中CLC是由java完成的，Tools 是由perl完成的，其他的都是C完成的。
本文在阐述聚类分析方法的基础上重点研究FCM 聚类算法。FCM 算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。最后基于MATLAB实现了对图像信息的聚类。 第 1 章概述 聚类分析是数据挖掘的一项重要功能，而聚类算法是目前研究的核心，聚类分析就是使用聚类算法来发现有意义的聚类，即“物以类聚” 。虽然聚类也可起到分类的作用，但和大多数分类或预测不同。大多数分类方法都是演绎的，即人们事先确定某种事物分类的准则或各类别的标准，分类的过程就是比较分类的要素与各类别标准，然后将各要素划归于各类别中。确定事物的分类准则或各类别的标准或多或少带有主观色彩。 为获得基于划分聚类分析的全局最优结果，则需要穷举所有可能的对象划分，为此大多数应用采用的常用启发方法包括：k-均值算法，算法中的每一个聚类均用相应聚类中对象的均值来表示；k-medoid 算法，算法中的每一个聚类均用相应聚类中离聚类中心最近的对象来表示。这些启发聚类方法在分析中小规模数据集以发现圆形或球状聚类时工作得很好，但当分析处理大规模数据集或复杂数据类型时效果较差，需要对其进行扩展。 而模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)聚类方法，属于基于目标函数的模糊聚类算法的范畴。模糊C均值聚类方法是基于目标函数的模糊聚类算法理论中最为完善、应用最为广泛的一种算法。模糊c均值算法最早从硬聚类目标函数的优化中导出的。为了借助目标函数法求解聚类问题，人们利用均方逼近理论构造了带约束的非线性规划函数，以此来求解聚类问题，从此类内平方误差和WGSS(Within-Groups Sum of Squared Error)成为聚类目标函数的普遍形式。随着模糊划分概念的提出，Dunn [10] 首先将其推广到加权WGSS 函数，后来由Bezdek 扩展到加权WGSS 的无限族，形成了FCM 聚类算法的通用聚类准则。从此这类模糊聚类蓬勃发展起来，目前已经形成庞大的体系。 第 2 章聚类分析方法 2-1 聚类分析 聚类分析就是根据对象的相似性将其分群，聚类是一种无监督学习方法，它不需要先验的分类知识就能发现数据下的隐藏结构。它的目标是要对一个给定的数据集进行划分，这种划分应满足以下两个特性：①类内相似性：属于同一类的数据应尽可能相似。②类间相异性：属于不同类的数据应尽可能相异。图2.1是一个简单聚类分析的例子。
主流三维引擎对比分析 随着计算机可视化、虚拟现实技术的飞速发展,人们对实时真实感渲染以及场景复杂度提出了更高的要求。传统的直接使用底层图形接口如OpenGL、DirectX开发图形应用的模式越来越暴露出开发复杂性大、周期性长、维护困难的缺陷。为此国外出现了许多优秀的三维渲染引擎,比如Delta3D,OGRE,OSG,Unity3d,VTK等。渲染引擎的作用就是要优化遍历与显示三维模型。本文主要对OGRE与OSG这两个三维图形渲染引擎做个简单的比较,介绍她们在运行效率、场景管理、功能支持、可扩展性等方面的异同。通过了解两者差异后,可以根据不同的项目需求,选择合适的渲染引擎。 ogre OGRE(Object-Oriented Graphics Rendering Engine,面向对象图形渲染引擎) 又叫做OGRE 3D。OGRE就是面向场景的、灵活的图像引擎。OGRE仍然在发展中,如果就功能与商业游戏引擎还有一定差距。在OGRE的论坛网站上您可以得到更多的信息,里面谈论到OGRE的一些格外的插件,如声音,UI ,物理检测,还有网络应用。采用C++开发,以MIT许可证发布,可以在Windows、Linux、Mac上运行。OGRE自己也说明本身不就是游戏引擎。 其主要特征如下: 面向对象,插件扩展架构,具有文档支持。 支持脚本。可以通过脚本管理材质资产并进行多路渲染。 支持物理碰撞检测。 支持顶点灯光、像素灯光、灯光映射。 支持阴影映射、三维阴影。 支持多纹理、凹凸贴图、多重材质贴图、立体投影。 支持顶点、像素、高级着色。 支持场景管理,具有多种数据结构。 支持逆向运动动画、骨架动画、变形动画、混合动画及姿态动画。 支持网格加载、皮肤、渐进网格。 支持环境映射、镜头眩光、公告牌、粒子、运动模糊、天空、水、雾、丝带轨迹、透明对象。支持XML文件转换。 引擎特性全面( ),稳定性好( ),支持全面( ),不容易上手与使用( )。
毕业论文（设计）论文（设计）题目：PAM聚类算法的分析与实现 系别： 专业： 学号： 姓名： 指导教师： 时间：
毕业论文（设计）开题报告 系别:计算机与信息科学系专业:网络工程 学号姓名高华荣 论文（设计）题目PAM聚类算法的分析与实现 命题来源□√教师命题□学生自主命题□教师课题 选题意义(不少于300字): 随着计算机技术、网络技术的迅猛发展与广泛应用，人们面临着日益增多的业务数据，这些数据中往往隐含了大量的不易被人们察觉的宝贵信息，为了得到这些信息，人们想尽了一切办法。数据挖掘技术就是在这种状况下应运而生了。而聚类知识发现是数据挖掘中的一项重要的内容。 在日常生活、生产和科研工作中，经常要对被研究的对象经行分类。而聚类分析就是研究和处理给定对象的分类常用的数学方法。聚类就是将数据对象分组成多个簇，同一个簇中的对象之间具有较高的相似性，而不同簇中的对象具有较大的差异性。 在目前的许多聚类算法中，PAM算法的优势在于：PAM算法比较健壮，对“噪声”和孤立点数据不敏感；由它发现的族与测试数据的输入顺序无关；能够处理不同类型的数据点。 研究综述(前人的研究现状及进展情况，不少于600字): PAM（Partitioning Around Medoid,围绕中心点的划分）算法是是划分算法中一种很重要的算法，有时也称为k-中心点算法，是指用中心点来代表一个簇。PAM算法最早由Kaufman和Rousseevw提出，Medoid的意思就是位于中心位置的对象。PAM算法的目的是对n个数据对象给出k个划分。PAM算法的基本思想：PAM算法的目的是对成员集合D中的N个数据对象给出k个划分，形成k个簇，在每个簇中随机选取1个成员设置为中心点，然后在每一步中，对输入数据集中目前还不是中心点的成员根据其与中心点的相异度或者距离进行逐个比较，看是否可能成为中心点。用簇中的非中心点到簇的中心点的所有距离之和来度量聚类效果，其中成员总是被分配到离自身最近的簇中，以此来提高聚类的质量。 由于PAM算法对小数据集非常有效，但对大的数据集合没有良好的可伸缩性，就出现了结合PAM的CLARA（Cluster LARger Application）算法。CLARA是基于k-中心点类型的算法，能处理更大的数据集合。CLARA先抽取数据集合的多个样本，然后用PAM方法在抽取的样本中寻找最佳的k个中心点，返回最好的聚类结果作为输出。后来又出现了CLARNS（Cluster Larger Application based upon RANdomized
Density-Based Clustering for Real-Time Stream Data 基于密度的实时数据流聚类(D-Stream) 翻译by muyefei E-mail: muyefei@https://www.doczj.com/doc/a116755862.html, 注释：版权归作者所有，文档仅用于交流学习，可以用大纲视图查看文档结构 摘要：现有的聚类算法比如CluStream是基于k-means算法的。这些算法不能够发现任意形状的簇以及不能处理离群点。而且，它需要预先知道k值和用户指定的时间窗口。为了解决上述问题，本文提出了D-Stream算法，它是基于密度的算法。这个算法用一个在线部分将数据映射到一个网格，在离线部分计算网格的密度然后基于密度形成簇。算法采用了密度衰减技术来捕获数据流的动态变化。为了探索衰减因子、数据密度以及簇结构之间的关系，我们的算法能够有效的并且有效率地实时调整簇。而且，我们用理论证明了移除那些属于离群点的稀疏网格是合理的，从而提高了系统的时间和空间效率。该技术能聚类高速的数据流而不损失聚类质量。实验结果表明我们的算法在聚类质量和效率是有独特的优势，并且能够发现任意形状的簇，以及能准确地识别实时数据流的演化行为。 关键词 流数据挖掘基于密度的聚类D-Stream 分散的网格 1 介绍 实时聚类高维数据流是困难的但很重要。因为它在各个领域应用到。比如... 聚类是一项关键的数据挖掘任务。挖掘数据流有几项关键的挑战： （1）单遍扫描 （2）将数据流视为数据一个很长的向量在很多应用中捉襟见肘，用户更加关注簇的演化行为。 近来，出现了许多数据流聚类方法。比如STREAM、CluStream以及扩展（在多数据流，分布式数据流，并行数据流上的扩展）等。 CluStream以及扩展的算法有以下一些缺陷： 1、只能发现球形簇，不能发现任意形状的簇。 2、不能够识别噪声和离群点。 3、基于k-means的算法需要多次扫描数据（其实CluStream利用两阶段方法和微簇解决了该问题）。 基于密度的聚类算法介绍。基于密度的方法可以发现任意形状的簇，可以处理噪声，对原始数据集只需一次扫描。而且，它不需要像k-means算法那样预先设定k值。 文本提出了D-Stream,一种基于密度的数据流聚类框架。它不是简单用基于密度的算法替代k-means的数据流算法。它有两项主要的技术挑战： 首先，我们不大愿意将数据流视为静态数据很长的一个序列，因为我们对数据流演化的时间特征更加感兴趣。为了捕获簇的动态变化，我们提出了一个新颖的方案，它可以将衰减
3)国家自然科学基金(60172012)。刘青宝 博士生,副教授,主要研究方向为数据仓库技术和数据挖掘;戴超凡 博士,副教授,主要研究方向为数据仓库技术和数据挖掘;邓 苏 博士,教授,主要研究方向指挥自动化、信息综合处理与辅助决策;张维明 博士生导师,教授,主要研究方向为军事信息系统、信息综合处理与辅助决策。 计算机科学2007Vol 134№13 基于网格的数据流聚类算法3) 刘青宝 戴超凡 邓 苏 张维明 (国防科学技术大学信息系统与管理学院 长沙410073) 摘 要 本文提出的基于网格的数据流聚类算法,克服了算法CluStream 对非球形的聚类效果不好等缺陷,不仅能在 噪声干扰下发现任意形状的类,而且有效地解决了聚类算法参数敏感和聚类结果无法区分密度差异等问题。关键词 聚类,数据流,聚类参数,相对密度 G rid 2based Data Stream Clustering Algorithm L IU Qing 2Bao DA I Chao 2Fan DEN G Su ZHAN G Wei 2Ming (College of Information System and Management ,National University of Defense Technology ,Changsha 410073) Abstract With strong ability for discovering arbitrary shape clusters and handling noise ,grid 2based data stream cluste 2ring algorithm efficiently resolves these problem of being very sensitive to the user 2defined parameters and difficult to distinguish the density distinction of clusters.K eyw ords Clustering ,Data stream ,Clustering parameter ,Relative density 随着计算机和传感器技术的发展和应用,数据流挖掘技术在国内外得到广泛研究。它在网络监控、证券交易分析、电信记录分析等方面有着巨大的应用前景。特别在军事应用中,为了获得及时的战场态势信息,大量使用了各种传感器,对这些传感器数据流的分析处理已显得极为重要。针对数据流数据持续到达,且速度快、规模大等特点,数据流挖掘技术的研究重点是设计高效的单遍数据集扫描算法[12]。数据流聚类问题一直是吸引许多研究者关注的热点问题,已提出多种一次性扫描的方法和算法,如文[1～4]等等,但它们的聚类结果通常是球形的,不能支持对任意形状类的聚类[5]。 本文提出的基于网格的数据流聚类算法,在有限内存条件下,以单遍扫描方式,不仅能在噪声干扰下发现任意形状的类,而且有效地解决了基于绝对密度聚类算法所存在的高密度聚类结果被包含在相连的低密度聚类结果中的问题。 本文第1节简要介绍数据流聚类相关研究,并引出基于网格的数据流聚类算法的思路及其与相关研究的异同;第2节给出基于网格的数据流聚类算法所使用到的基本概念;第3节给出一个完整的基于网格的数据流聚类算法,详细解析算法的执行过程;第4节进行算法性能分析对比;最后总结本文的主要工作和贡献,并指出需要进一步研究和改进的工作。 1 相关研究 在有限内存约束下,一般方法很难对数据流进行任意形状的聚类。第一个增量式聚类挖掘方法是文[6]提出的In 2crementalDBSCAN 算法,它是一个用于数据仓库环境(相对稳定的数据流)的有效聚类算法,可以在有噪声的数据集中发现任意形状的类。但是,它为了形成任意形状的类,必须用类中的所有点来表示,要求获得整个数据流的全局信息,这在内存有限情况下是难以做到的。而且,它采用全局一致的绝对 密度作参数,使得聚类结果对参数值非常敏感,设置的细微不同即可能导致差别很大的聚类结果。 Aggarwal 在2003年提出的一个解决数据流聚类问题的框架CluStream [1]。它使用了两个过程来处理数据流聚类问题:首先,使用一个在线的micro 2cluster 过程对数据流进行初级聚类,并按一定的时间跨度将micro 2cluster 的结果按一种称为pyramid time f rame 的结构储存下来。同时,使用另一个离线的macro 2cluster 过程,根据用户的具体要求对micro 2cluster 聚类的结果进行再分析。但它采用距离作为度量参数,聚类结果通常是球形的,不能支持对任意形状类的聚类。而且,它维护的是micro 2cluster 的聚类特征向量(CF 2x ;CF 1x ;CF 2t ;CF 1t ;n ),这在噪声情况下,会产生干扰误差。 2006年,Feng Cao 等人在文[5]中提出了针对动态进化数据流的DenStream 算法。它相对CluStream 有很大的改进,继承了IncrementalDBSCAN 基于密度的优点,能够支持对有噪声的动态进化(非稳定)的数据流进行任意形状的聚类。但由于采用全局一致的绝对密度作参数,使得聚类结果对参数值非常敏感。同时,与CluStream 算法相比,它只能提供对当前数据流的一种描述,不能反映用户指定时间窗内的流数据的变化情况。 朱蔚恒等在文[13]中提出的基于密度与空间的ACluS 2tream 聚类算法,通过引入有严格空间的意义聚类块,在对数据流进行初步聚类的同时,尽量保留数据的空间特性,有效克服了CluStream 算法不能支持对任意形状聚类的缺陷。但它在处理不属于已有聚类块的新数据点时,使用一种类似“抛硬币”的方法来猜测是否为该点创建一个新的聚类块,误差较大。而且它以绝对密度做参考,所以在聚类结果中无法区分密度等级不同的簇[7]。 本文提出的基于网格的数据流聚类算法GClustream
关于工作流系统技术选型可行性分析 1系统背景 医院的运作过程本质上是人、财、物等资源的优化和配置，形式上无一不体现为信息流、资金流、物流、价值流等合理的流动；随着医院不同科室、部门分工的日益具体化，合作已成为主题，合作的体现形式必然是一个完整而高效的工作流程；有管理的医院的活动过程必然是有序的，这种有序性体现为合理的工作流程。因而工作流(workflow)无处不在。 2系统建设目标 1)隔离workflow系统的控制逻辑和医院业务系统的业务逻辑，使得业务逻辑 的变更对于控制逻辑透明。 2)利用该引擎开发的业务信息系统可以根据具体业务需求量身定制个性化的 业务流程，而不用修改控制逻辑，甚至无需修改源代码。 3)业务人员、开发人员、实施人员可以共同参与流程制定、流程、节点维护 4)提供灵活、丰富的标准开发接口，使得开发人员能采用自己习惯的开发工 具在该平台上定制和扩充模块。 5)采用多层分布式组件技术，力求技术先进性和应用的健壮性。 6)工作流自动化和医院应用积木化。 3工作流技术选型方案 3.1 技术选型目标 1)较好的流程定义工具。 2)工作流技术架构与业务系统之间解耦性较强。
3)工作流系统定位为嵌入式系统，并进行嵌入式部署。 4)业务人员、开发人员、部署实施人员均可参与对流程定义做可视化管理 5)业务人员、开发人员、部署实施人员均可参与流程走向做可视化管理。 6)可从容应对较常使用的工作流场景 7)架构开源程度——100% 8)开源社区活跃度较高 9)架构文档较为齐全 10)监控、管理功能支持 11)有较好其他工作流引擎整合方案 3.2 开源工作流选型 当前开源工作流种类繁多，现对目前国内较活跃的三种工作流（jBPM4,jBPM5,Activiti5）做简要介绍与分析，供参考： 3.2.1jBPM4 3.2.1.1架构简介 jBPM4 全称java Businuess Process Management 第四版(最后一个修订版本jBPM4.4发布于2010-07-19 ),是一种基于javaEE 的轻量级工作流管理软件包。jBPM 项目由Tom Baeyens 2002年发起，并与2004加入到JBoss组织，至今jBPM 发展至今有九年时间，在国内外均有大量的社区与商业支持。jBPM3、jBPM4拥有极度活跃的用户论坛和开发者论坛。
2015 Bossie评选：最佳开源大数据工具 大数据分布式计算数据存储数据分析开源 摘要：Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像Spark、Storm都名列榜单之上。 InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark
在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark的新发展中也有新的为建立可重复的机器学习的工作流程，可扩展和可优化的支持各种存储格式，更简单的接口来访问机器学习算法，改进的集群资源的监控和任务跟踪。 在Spark1.5的默认情况下，TungSten内存管理器通过微调在内存中的数据结构布局提供了更快速的处理能力。最后，新的https://www.doczj.com/doc/a116755862.html,网站上有超过100个第三方贡献的链接库扩展，增加了许多有用的功能。 2. Storm
Storm是Apache项目中的一个分布式计算框架项目，主要应用于流式数据实时处理领域。他基于低延时交互模式理念，以应对复杂的事件处理需求。和Spark不同，Storm可以进行单点随机处理，而不仅仅是微批量任务，并且对内存的需求更低。在我的经验中，他对于流式数据处理更有优势，特别是当两个数据源之间的数据快速传输过程中，需要对数据进行快速处理的场景。 Spark掩盖了很多Storm的光芒，但其实Spark在很多流失数据处理的应用场景中并不适合。Storm经常和Apache Kafka一起配合使用。 3. H2O
《人工智能与机器学习》 实验报告 年级__ xxxx班____________ 专业___________xxxxx____ _____ 学号____________6315070301XX___________ 姓名_____________gllh________________ 日期___________2018-5-12 __
实验五聚类算法实现 一、实验目的 1、了解常用聚类算法及其优缺点 2、掌握k-means聚类算法对数据进行聚类分析的基本原理和划分方法 3、利用k-means聚类算法对已知数据集进行聚类分析 实验类型：验证性 计划课间：4学时 二、实验内容 1、利用python的sklearn库函数对给定的数据集进行聚类分析 2、分析k-means算法的实现流程 3、根据算法描述编程实现，调试运行 4、对所给数据集进行验证，得到分析结果 三、实验步骤 1、k-means算法原理 2、k-means算法流程 3、k-means算法实现 4、对已知数据集进行分析 四、实验结果分析 1.利用python的sklearn库函数对给定的数据集进行聚类分析： 其中数据集选取iris鸢尾花数据集 import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() def dist(x,y):
return sum(x*y)/(sum(x**2)*sum(y**2))**0.5 def K_means(data=iris.data,k=3,ping=0,maxiter=100): n, m = data.shape centers = data[:k,:] while ping < maxiter: dis = np.zeros([n,k+1]) for i in range(n): for j in range(k): dis[i,j] = dist(data[i,:],centers[j,:]) dis[i,k] = dis[i,:k].argmax() centers_new = np.zeros([k,m]) for i in range(k): index = dis[:,k]==i centers_new[i,:] = np.mean(data[index,:],axis=0) if np.all(centers==centers_new): break centers = centers_new ping += 1 return dis if __name__ == '__main__': res = K_means() print(res) （1）、首先求出样本之间的余弦相似度： sum(x*y)/(sum(x**2)*sum(y**2))**0.5 （2）、设置k类别数为3，最大迭代次数为100 K_means(data=iris.data,k=3,ping=0,maxiter=100):
IB-CLOUD VS IBMS 智慧建筑云平台与IBMS技术对比 南京古河软件有限公司
>概述 古河智慧建筑集成管理云平台 简称：IB-CLOUD 行业内的智能建筑集成管理系统 简称：IBMS
系统架构不同 REST架构SOA架构 IB-CLOUD IBMS 简要技术评析： SOA架构是面向服务的体系结构，REST架构对应可以理解为面向资源的架构，REST与SOA相比具有更细的信息颗粒度，更加适合共享资源，在REST规范中每个资源都有唯一的URL对应，认证用户获取资源非常方便，而且也是目前跨平台的事实标准。
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用户认证授权方式不同 IB-CLOUD IBMS 采用OAuth2.0 规范开放式授权采用简单的用户认证方式 简要技术评析： OAuth2.0规范的用户认证授权服务系统，OAuth（Open Authorization，开放授权）是为用户资源的授权定义了一个安全、开放及简单的标准，第三方无需知道用户的账号及密码，就可获取到用户的授权信息，并且这是安全的。百度、微信、微博都在使用这一协议授权。
信息交互技术不同 IB-CLOUD IBMS 采用消息通知云 服务GH-MNS 采用TCP自定义协议通讯 简要技术评析： 消息通知云服务系统是云平台的核心软件，部署于云端，用于各个系统软件的消息交互。 GH-MNS 完全兼容阿里云的MNS，采用与阿里云相同的REST规范，相同的HTTP RESTful 接口。GH-MNS具有系统解耦，支持海量并发，保证送达消息的优点。
开源ERP系统比较 https://www.doczj.com/doc/a116755862.html,/zhanghaooy/blog/item/9a144f017114dadd277fb5d0.html 现在有许多企业将ERP项目，在企业中没有实施好，都归咎于软件产品不好。其实，这只是你们的借口。若想要将ERP软件真正与企业融合一体，首先得考虑企业的自身情况，再去选择适合的ERP软件。 如果你的企业是高速发展的中小企业，希望用IT给管理带来提升，对国内主流ERP产品几万元到几十万元的投入觉得风险过大，还恐惧购买成品ERP。你还有另外一种选择，选择免费且开放的开源ERP软件进行二次开发，根据自己的要求设定适合你企业的ERP。下载开源ERP的产品十分方便，在各大知名的开源网站上都可免费下载它们。注意哦！开源所有的产品都是对外开放的，且源代码都可任意查看，若您在实施ERP时遇到问题，可在开源社区上进行咨询讨论，当然，您也可以请软件开发商进行二次开发。 开源ERP和其它ERP软件比较，如图所示 下面介绍有哪些开源ERP？ Compiere Compiere ERP&CRM为全球范围内的中小型企业提供综合型解决方案，覆盖从客户管理、供应链到财务管理的全部领域，支持多组织、多币种、多会计模式、多成本计算、多语种、多税制等国际化特性。
Compiere ERP & CRM 通过申购 - 采购 - 发票 - 付款、报价 - 订单 - 发票 - 收款、产品与定价、资产管理、客户关系、供应商关系、员工关系、经营业绩分析等功能，将企业内部运营与外部客户相关的业务进行规范和优化，将企业由“ 人治” 转变为“ 法治” 的境界。 更好地管理您的业务 * 优化您的库存 * 输入销售订单 * 从 Web 接收订单 * 创建发票并记录发货单 * 收集收货单并与银行对账单核对 * 自动生成或手工输入采购订单 * 记录供应商收货和发票 * 供应商付款 * 输入手工日记帐 * 打印报表和对账单 Compiere ERP 的特色 报价至收款：为潜在客户或客户创建报价单；订单管理；发票；现金收据。它与供应链管理、客户管理高度集成。 申购至付款：创建申购单、采购订单、发票收据；付款处理。它与供应链管理高度集成。 客户关系管理：是所有客户与潜在客户相关活动的逻辑视图。它构成了全部业务流程的一分。 伙伴关系管理：将不同的实体相互链接起来，允许它们管理线索分发、服务请求、渠道以及营销费用。它允许您提供集中式服务。 供应链管理：包括有物料管理的活动，包括库存收货、发货，以及从实体、它的组织到供货商、客户之间的移库和盘存。 绩效分析：覆盖了应用程序的成本计算与会计维度。 网上商店 / 自助服务：提供了您运行 Web 业务所需的一切。信息通过标准的应用程序共享，因此无需同步或特别的集成工作。 Compiere 网上商店组件可被定制为与您的网站相一致的外观和感受。 管理仪表板：提供了一目了然的关键绩效指标（ KPI ）视图，它能够互动、实时地展现公司的总体经营业绩。仪表板使得高层管理者能够更有效地实现关键性业务战略，追踪公司与销售指标，达成公司的业绩目标。
K-均值聚类算法 1.初始化：选择c 个代表点,...,,321c p p p p 2.建立c 个空间聚类表：C K K K ...,21 3.按照最小距离法则逐个对样本X 进行分类： ),(),,(min arg J i i K x add p x j ?= 4.计算J 及用各聚类列表计算聚类均值，并用来作为各聚类新的代表点（更新代表点） 5.若J 不变或代表点未发生变化，则停止。否则转2. 6.),(1∑∑=∈=c i K x i i p x J δ 具体代码如下： clear all clc x=[0 1 0 1 2 1 2 3 6 7 8 6 7 8 9 7 8 9 8 9;0 0 1 1 1 2 2 2 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 9 9]; figure(1) plot(x(1,:),x(2,:),'r*') %%第一步选取聚类中心，即令K=2 Z1=[x(1,1);x(2,1)]; Z2=[x(1,2);x(2,2)]; R1=[]; R2=[]; t=1; K=1;%记录迭代的次数 dif1=inf; dif2=inf; %%第二步计算各点与聚类中心的距离 while (dif1>eps&dif2>eps) for i=1:20 dist1=sqrt((x(1,i)-Z1(1)).^2+(x(2,i)-Z1(2)).^2); dist2=sqrt((x(1,i)-Z2(1)).^2+(x(2,i)-Z2(2)).^2); temp=[x(1,i),x(2,i)]'; if dist1 国内外主流工作流引擎及规则引擎分析2013年2月创新研发部 目录 国内外主流工作流引擎及规则引擎分析 (1) 一.背景 (4) 二.原则 (4) 三.工作流功能分析点 (6) 4.1.标准类 (6) 3.1.1BPMN2.0标准支持 (6) 4.2.开发类 (7) 3.1.1业务模型建模工具 (7) 3.1.2工作流建模工具 (7) 3.1.3人工页面生成工具 (8) 3.1.4仿真工具 (9) 4.3.功能类 (9) 4.1.1流程引擎 (9) 4.1.2规则引擎 (10) 4.1.3组织模型与日期 (10) 4.1.4对外API的提供 (11) 4.1.5后端集成/SOA (11) 4.1.6监控功能 (12) 四.中心已有系统工作流功能点分析 (13) 4.1.备付金系统工作流分析 (13) 4.1.1联社备付金调出流程 (13) 4.1.2联社备付金调入流程 (16) 4.1.3资金划入孝感农信通备付金账户业务流程 (18) 4.1.4备付金运用账户开立流程 (20) 4.1.5备付金沉淀资金运用流程 (23) 4.1.6备付金沉淀资金支取流程 (26) 4.2.多介质项目工作流分析 (28) 4.1.1开卡审批流程 (28) 4.3.新一代农信银资金清算系统工作流分析 (29) 4.4.电子商票系统工作流分析 (29) 4.5.OA系统工作流分析 (32) 五.工作流产品分析 (32) 六.分析结论 (44) 4.4.对比 (44) 4.5.建议 (45) 一.背景 目前中心建成的“一大核心系统，七大共享平台”以及OA系统，对工作流应用程度高，但各系统实现工作流程管理没有建立在统一的工作流平台上，导致流程割裂、重复开发、不易于管理等问题。 备付金管控项目涉及多个岗位之间工作的审核步骤，同时还要与多个系统进行交互，因此，为了提高管理效率，降低业务流转时间，同时还要结合农信银中心的总体IT战略规划，备付金管控项目技术组决定选择一款先进的工作流引擎和一款规则引擎，作为备付金管控项目的核心技术架构。 二.原则 备付金管控项目组通过梳理各信息系统流程现状和未来需求，形成农信银中心工作流平台的发展规划，从而更全面的满足农信银各项关键业务、更好的支撑现有和未来的信息系统建设。项目组充分研究国内外领先的工作流产品和案例，同厂商交流。从用户界面生成、流程建模、流程引擎、规则引擎、组织模型、模拟仿真、后端集成/SOA、变更及版本管理、移动设备解决方案、监控分析能力等多方面考察工作流产品，进行工作流产品选型。 目前国内外的工作流引擎层出不穷，行业标准多种多样，通过对比不同工作流公司产品，本次工作流技术选型决定分析商业工作流引擎4款，开源工作流引擎2款。其中国际知名厂商的商业工作流引擎2款，本土厂商的商业工作流引擎2款。由于本次技术选型是以工作流引擎为主，选型工作将不再单独分析规则 内容摘要本文在分析和实现经典k-means算法的基础上，针对初始类中心选择问题，结合已有的工作，基于对象距离和密度对算法进行了改进。在算法实现部分使用vc6.0作为开发环境、sql sever2005作为后台数据库对算法进行了验证，实验表明，改进后的算法可以提高算法稳定性，并减少迭代次数。 关键字 k-means；随机聚类；优化聚类；记录的密度 1 引言 1.1聚类相关知识介绍 聚类分析是直接比较各事物之间性质，将性质相近的归为一类，将性质不同的归为一类，在医学实践中也经常需要做一些分类工作。如根据病人一系列症状、体征和生化检查的结果，将其划分成某几种方法适合用于甲类病的检查，另几种方法适合用于乙类病的检查，等等。聚类分析被广泛研究了许多年。基于聚类分析的工具已经被加入到许多统计分析软件或系统中，入s-plus,spss,以及sas。 大体上，聚类算法可以划分为如下几类： 1) 划分方法。 2) 层次方法。 3) 基于密度的算法。 4) 基于网格的方法。 5) 基于模型的方法。 1.2 研究聚类算法的意义 在很多情况下，研究的目标之间很难找到直接的联系，很难用理论的途径去解决。在各目标之间找不到明显的关联，所能得到的只是些模糊的认识，由长期的经验所形成的感知和由测量所积累的数据。因此，若能用计算机技术对以往的经验、观察、数据进行总结，寻找个目标间的各种联系或目标的优化区域、优化方向，则是对实际问题的解决具有指导意义和应用价值的。在无监督情况下，我们可以尝试多种方式描述问题，其中之一是将问题陈述为对数分组或聚类的处理。尽管得到的聚类算法没有明显的理论性，但它确实是模式识别研究中非常有用的一类技术。聚类是一个将数据集划分为若干聚类的过程，是同一聚类具有较高相似性，不同聚类不具相似性，相似或不相似根据数据的属性值来度量，通常使用基于距离的方法。通过聚类，可以发现数据密集和稀疏的区域，从而发现数据整体的分布模式，以及数据属性间有意义的关联。 2 k-means算法简介 2.1 k-means算法描述 k-means 算法接受输入量k，然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”来进行计算的。k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数。 k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 2.2 k-means算法实现步骤 在原始的k-means算法中，由于数据对象的分类被不断地调整，因此平均误差准则函数在每次迭代过程中的值必定在不断减小。当没有数据对象被调整时，e（e指每个对象到该类中心的距离平方之和）的值不再变化，说明算法运行结果已经达到最优，同时算法运行结束。 matlab实现Kmeans聚类算法 1.简介： Kmeans和应用于混合高斯模型的受限EM算法是一致的。高斯混合模型广泛用于数据挖掘、模式识别、机器学习、统计分析。Kmeans 的迭代步骤可以看成E步和M步，E：固定参数类别中心向量重新标记样本，M：固定均值只考虑（估计）了均值，而没有估计类别的方差，所以聚类的结构比较适合于特征协方差相等的类别。 Kmeans在某种程度也可以看成Meanshitf的特殊版本，Meanshift 是所以Meanshift可以用于寻找数据的多个模态（类别），利用的是梯度上升法。在06年的一篇CVPR文章上，证明了Meanshift方法是牛顿拉夫逊算法的变种。Kmeans和EM算法相似是指混合密度的形式已知（参数形式已知）情况下，利用迭代方法，在参数空间中搜索解。而Kmeans和Meanshift相似是指都是一种概率密度梯度估计的方法，不过是Kmean选用的是特殊的核函数（uniform kernel），而与混合概率密度形式是否已知无关，是一种梯度求解方式。 k-means是一种聚类算法，这种算法是依赖于点的邻域来决定哪些点应该分在点，也可以对高维的空间（3维，4维，等等）的点进行聚类，任意高维的空间都可以。 上图中的彩色部分是一些二维空间点。上图中已经把这些点分组了，并使用了不同的颜色对各组进行了标记。这就是聚类算法要做的事情。 这个算法的输入是： 1：点的数据（这里并不一定指的是坐标，其实可以说是向量） 2：K，聚类中心的个数（即要把这一堆数据分成几组） 所以，在处理之前，你先要决定将要把这一堆数据分成几组，即聚成几类。但并不是在所有情况下，你都事先就能知道需要把数据聚成几类的。意味着使用k-means就不能处理这种情况，下文中会有讲解。 把相应的输入数据，传入k-means算法后，当k-means算法运行完后，该算法的输出是： 1：标签（每一个点都有一个标签，因为最终任何一个点，总会被分到某个类，类的id号就是标签） 2：每个类的中心点。 标签，是表示某个点是被分到哪个类了。例如，在上图中，实际上有4中“标签”，每个“标签”使用不同的颜色来表示。所有黄色点我们可以用标签以看出，有3个类离的比较远，有两个类离得比较近，几乎要混合在一起了。 当然，数据集不一定是坐标，假如你要对彩色图像进行聚类，那么你的向量就可以是(b,g,r)，如果使用的是hsv颜色空间，那还可以使用(h,s,v),当然肯定可以有不同的组合例如(b*b,g*r,r*b) ，(h*b,s*g,v*v)等等。 在本文中，初始的类的中心点是随机产生的。如上图的红色点所示，是本文随机产生的初始点。注意观察那两个离得比较近的类，它们几乎要混合在一起，看看算法是如何将它们分开的。 类的初始中心点是随机产生的。算法会不断迭代来矫正这些中心点，并最终得到比较靠5个中心点的距离,选出一个距离最小的(例如该点与第2个中心点的距离是5个距离中最小的),那么该点就归属于该类.上图是点的归类结果示意图. 经过步骤3后,每一个中心center(i)点都有它的”管辖范围”,由于这个中心点不一定是这个管辖范围的真正中心点,所以要重新计算中心点,计算的方法有很多种,最简单的一种是,直接计算该管辖范围内所有点的均值,做为心的中心点new_center(i). 如果重新计算的中心点new_center(i)与原来的中心点center(i)的距离大于一定的阈值（该阈值可以设定），那么认为算法尚未收敛，使用new_center(i)代替center(i)（如图，中心点从红色点 2009 软件工程设计实验 软件项目开发题目和完成内容要求 【本文主要对此课程的授课目的、内容、授课形式和考核条件进行了叙述， 并提供给学生一些可选题目，供学生选择完成。学生也可根据文中提供的 选题评分依据自拟自己喜欢的题目。】 鲁强 中国石油大学计算机系 1.课程目的 在完成软件工程课程后，需要应用软件工程开发方法从需求分析、体系结构设计、详细设计、测试等相关环节来实践软件系统开发过程。本课程提供了相关完成相关环节报告的模版，需要学生在完成相关软件题目开发过程中，按照软件工程学到的方法，在各个阶段撰写相关内容。 2.课程内容 2.1.课程要求 开发题目将按照高中低三个档次来进行布置，每个题目的起评分依照项目难度的不同分别为90、85和80。如完成基本题目要求的功能为以上分数，如缺少部分功能将减少5～10，如不能完成（缺少大部分功能）将减少20分，如提供比较完备的功能将在此基础上增加5～10分。 提交的作业需包含以下内容： 1.选择以下题目或自拟一个题目，并提交与此题目对应的可执行代码和源代码。 （20~30分） 2.提交四个文档，即产品需求规格说明书、体系结构设计说明书、模块设计说明书、 测试用例说明书（70~80分，以论文来替代此部分报告，将给零分） 3.将完成的文档以压缩包的格式上传，不能上传多个doc、docx 文档，以免造成文件的丢失。 2.2.开发题目及其验收内容 2.2.1.P2P分布式存储 ●难度 高 ●实现内容 使用Java下JXTA或自己设计P2P协议完成多个客户机下的资源共享。此系统具有 以下功能，每个用户能够配置自己的硬盘空间来供全网络的用户使用，每个用户能 够看到全网络下唯一的文件视图（即能够看到唯一文件目录，此文件目录下存储着 全网络的共享文件），用户能够在此文件视图下创建文件目录、上传文件和下载文 件。其中上传文件指的是将本地文件上传到P2P文件存储系统中，下载文件指的是 将P2P文件存储系统中的文件内容下载到本地机。(工作分析)国内外主流工作流引擎及规则引擎分析
K-MEANS聚类算法的实现及应用
matlab实现Kmeans聚类算法
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