龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/bb9521004.html, 不平衡数据的随机平衡采样bagging算法分类研究 作者：季梦遥袁磊 来源：《贵州大学学报（自然科学版）》2017年第06期 摘要：不平衡数据广泛存在于现实世界中，严重影响了传统分类器的分类性能。本文提出了随机平衡采样算法（random balance sampling，RBS），并以此为基础提出了随机平衡采样bagging算法（RBSBagging）用于解决不平衡数据集的分类问题。最后，采用6组UCI数据集对提出的分类算法进行验证，结果表明本文提出的RBSBagging算法可以较好地解决不平衡数据集的分类问题。 关键词：不平衡数据；采样；bagging算法 中图分类号：TP311.11文献标识码： A在现实世界的应用领域中，不平衡数据广泛存在。例如：在故障诊断[1-2]中，故障的机率远远低于正常运行情况，此类情况还广泛分布于网络入侵[3-5]、疾病诊断[6-7]、信用卡欺骗[8-9]等。在分类问题中，分类对象的样本分布通常是不均匀的，即某一类的样本数目远远大于其他类的样本数目，称之为不平衡数据集。在不平衡数据集中，样本较少的类称之为少数类，样本较多的类称之为多数类，而且少数类通常包含更加重要的有用信息。然而，传统的机器学习算法大都基于样本的数据分布是均匀的，分类器对整体的预测准确性较高，但对少数有用信息的预测准确率却十分低。例如：网络入侵的历史数据中，只有1%的入侵记录，其余99%的非入侵记录。传统分类算法对所有网络运行分类为非入侵，其分类准确率可高达99%，但对1%的有用信息的分类准确率却十分低。因此，如何提高不平衡数据集有用信息的分类准确率成了机器学习领域的一个研究热点和难点。 目前，不平衡数据集的分类问题受到很多学者的关注。如，文献[10]提出采用随机抽取不平衡数据集中少数类的数据，增加至新数据集中，从而增加少数类在不平衡数据集中的比例，即随机过采样技术，但容易引起过拟合的问题[11-12]。隨机欠采样算法与文献[10]相反，即随机减少多数类的样本个数，但是其可能会造成有用多数类信息的丢失。集成分类学习算法是通过集成多个基分类器组成一个组合分类器，从而提高集成分类器的学习效果，最常用的是Boosting算法和bagging算法[13]。其中，bagging算法实现简单、泛化能力强，被广泛用于处理不平衡数据集问题，如OverBagging、UnderBagging、SMOTEBagging[14]等。但依然会存在着过拟合、信息丢失、学习时间过长等问题。为解决上述问题，本文提出了一种全新的数据再平衡算法——随机平衡数据采样算法（Random Balance Sampling，RBS），并将该采样算法与bagging算法相结合，构建了随机平衡采样bagging算法（RBSBagging），结果证明该算法可以很好地解决不平衡数据集的分类问题。
资料搜集和分类的方法 毕业论文 搜集资料的方法很多，常用的主要有以下方法： 第1，做卡片。使用卡片搜集资料，易于分类、易于保存、易于查找，并且可分可合，可随时另行组合。卡片可以自己做，也可以到文化用品商店去购买。1个问题通常写在1张卡片上，内容太多时也可以写在几张卡片上，当然，在搜集资料的过程中，要不要做卡片，可根据各人习惯，不必有死板规定。 第2，做笔记。做笔记这是任何1个毕业论文撰写者都必要的，好记性不如烂笔头，阅读书报杂志时，搞调查研究时，要随身带笔和纸，随时记下所需资料的内容，或有关的感想体会，理论观点等。在做笔记时，最好空出纸面面积的3分之1，以供写对有关摘录内容的理解、评价和体会。 第3，剪贴报刊。将有用的资料从报纸、刊物上剪下来，或用复印机复印下来，再进行剪贴。把应剪贴的资料分类贴在笔记本、活页纸或卡片上，这种方法的优点是可以节省沙写的时间。 无论是用卡片收集资料，还是摘录资料，还是剪贴资料，都必须注明出处。如果是著作，则要注明作者、书名、出版单位、发行年月；如果是报纸，则要注明作者、篇名、版次、报纸名称、发行年月日；如果是杂志，则要注明作者、篇名、杂志名称、卷(期)号、页码等，以便附录在毕业论文的后面。 对收集来的资料不要随手1放，置之不理，要认真阅读，仔细加以分类，进行研究。主要的分类方法有以下两种： 第1种，主题分类法。按照1定的观点把资料编成组，这“1定的观点”，
可以是综合而成的观点，也可以是自己拟定的观点。 第2种，项目分类法。即按照1定的属性，把收集的资料分项归类。下面介绍1下辽宁大学的王连山同志列的项目分类： 1．经典作家、名人言论 2．概念 理论类项目 3．科学的定义、定理、公式、法规 4．1般公理、常识、成语、谚语、密句、名言 5．资料作者本人的观点 1．个别事例，包括资料作者所引用的古今中外的事实、人物活动、言论、诗词等 事实类项目 2．各种统计数字、图表 3．资料作者的片断论述 1．本人随时记下的感想 2．观察所得 随想类项目 3．调查所得 4．0星的文字记录
分类整理数据 教学目标： 1、经历收集、整理、分析数据的简单统计过程，认识分类整理的用处，并能按 照不同的标准来整理数据，能根据整理的结果提出或回答一些简单的问题。 2、到生活中去调查收集的数据，培养学生收集和整理的意识，体会数学与生活 的联系。培养学生学习数学的兴趣，形成良好的合作学习的态度。 教学重点：根据一种标准分类整理。 教学难点：掌握不同的分类标准进行分类。 教具准备：挂图 教学过程： 一、情境导入 提问：同学们，在课外活动中，你最喜欢参加什么活动？学生交流。 我们经常组织的活动有跳绳、踢毽子、投篮。同学们最喜欢哪一项活动？你有办法帮老师快速地了解到结果吗？ 学生如果能举手回答，就听听他们的方法；如果没人举手，就告诉学生：通过今天的学习，你一定能帮老师想到一种快速了解结果的方法。 今天，老师带领大家参观校园的一角。 二、交流共享 1、出示情境图。 提问：图中有哪些人？他们分别在干什么？ 生1：图中有老师和学生。 生2：他们有的做游戏，有的看书，有的下棋。 师：他们的课余生活真是丰富多彩，而且还非常有意义，我们大家在课后也可以做一些有意义的活动。
提问：你想知道些什么？如果学生未能想到，教师可以先示范：我想知道老师比学生多多少人？然后学生思考交流。 指出：要弄清这些问题，我们要先知道他们的人数。 怎样才能知道图中的人数呢？引导：可以先把图中的人分类整理。 2、提问：你打算怎样分类？ 指名说： （1）可以按老师和学生分成两类； （2）可以按参加的活动分成三类； （3）可以按性别分成两类；…… 提问：你想怎样表示人数呢？学生回答：可以画“√”表示；可以用“Ο”表示；有一个人就画一个人…… 下面小组合作，选择一种标准分一分，并用自己的方法表示分类的结果。 展开活动。 3、根据学生完成情况，分析结果。 （1）选择学生分类的结果，提问：从这里你能看出是按什么分类的吗？生答：能（不能）。师：首先要把分成的几类一一写出来（如果未写，指导学生将分类的情况写清楚。）。 提问：现在，你能清楚地知道各有多少人吗？学生根据出示的结果逐一回答。 （2）出示其他的分类结果，指名说说从中知道些什么？ （3）将几种分类的结果放在一起，小组交流：你还知道些什么？ 生1：老师和学生一共有15人； 生2：老师比学生少9人； 生3：做游戏的人最多，下棋的人最少； 生4：看书、下棋和做游戏的一共有15人。…… （4）师：这些不同的分类标准，会有不同的结果，你能掌握吗？
ISSN１００４-９０３７，CODEN SCYCE４ Journal of Data Acquisition and Processing Vol．３３，No．５，Sep．２０１８，pp．９３６－９４４DOI：１０．１６３３７／j．１００４-９０３７．２０１８．０５．０１９ ?２０１８by Journal of Data Acquisition and Processing http：／／sjcj．nuaa．edu．cn E-mail：sjcj＠nuaa．edu．cn Tel／Fax：＋８６-０２５-８４８９２７４２ 类别混叠度对非均衡数据分类的有效性分析 邢延１陈嘉锋１贾小彦１汪新２ （１．广东工业大学自动化学院，广州，５１０００６；２．广东工业大学土木与交通工程学院，广州，５１０００６） 摘要：类别混叠度是指不同类别数据之间互相交叠、混合的程度，其量化指标包含基于几何统计的和基于信息论的两类，用于衡量数据分类的难易。实际分类任务中存在大量的非均衡数据，大类与小类样本之间悬殊的数量差别给分类造成了极大的困难。本文采用实验研究的方法，验证类别混叠度量化指标指导非均衡数据分类的有效性，以减少甚至避免盲目试错带来的庞大计算开销。首先，针对两类分类问题，设计验证实验，在不同类数据非均衡率，不同别边界形状、不同特征类型、不同概率分布的非均衡仿真数据上研究类别混叠度的有效性。其次，在实验研究的基础上，分析数据的非均衡性对类别混叠度的影响规律，找出类别混叠度指导非均衡分类的有效方法。最后，在真实的非均衡数据上验证类别混叠度指导非均衡分类的实际效果。实验结果表明，对数据的非均衡率具有较强鲁棒性的类别混叠度量化指标可以有效地指导非均衡数据的分类器选择。 关键词：类别混叠度；分类复杂度；非均衡数据；分类；非均衡率 中图分类号：T P３９１文献标志码：A Evaluation of Class Overlap Measures on Imbalanced Data Classification Xing Yan１，Chen Jiafeng１，Jia Xiaoyan１，Wang Xin２ （１．School of Automation，Guangdong University of Technology，Guangzhou，５１０００６，China；２．School of Civil and T ransportation Engineering，Guangdong University of Technology，Guangzhou，５１０００６，China） Abstract：Class overlap is defined as the overlay degree of data from different classes，q uantified by the approaches of geometrical statistics and information theory，and it is used to measure the complexity of a classification．There are imbalanced data in the real world，and the great disparity of the sample amounts challenges classification．With the help of experiments，we evaluate the efficiency of the class overlap measures on imbalanced data classification．Firstly，focusing on two-class classification，the experiments are designed to evaluate the efficiency of the class overlap measures on synthetic unbalanced data，which are generated with various skewness，class boundary shapes，feature types and probability distributions．Secondly，according to the experimental results on the artificial data，the influence rules of the imbal-anced ratio on the measures are analyzed，then the ways of the measures to guide unbalanced data classi-fication are concluded．Finally，the conclusions are evaluated on the real-world imbalanced data sets．The experimental results demonstrate that those measures with higher robustness on data skeness can effi- 基金项目：国家自然科学基金（５１３７８１２８）资助项目；广东省自然科学基金（２０１５A０３０３１３４９８）资助项目。 收稿日期：２０１７-０６-１２；修订日期：２０１７-０７-１０ 万方数据
Database of 2010 Standard Occupational Classification(2010标准职业分类数据集) 数据摘要： 2010 Standard Occupational Classification, Department of Labor, US Bureau of Labor Statistics, USA. The Standard Occupational Classification (SOC) system is used by Federal statistical agencies to classify workers into occupational categories for the purpose of collecting, calculating, or disseminating data. All workers are classified into one of over 820 occupations according to their occupational definition. 中文关键词： 计算机科学,政府,职业分类,劳动局,美国, 英文关键词： Computer science,Governments,Occupational classification,Bureau of Labor,USA, 数据格式： TEXT 数据用途：
The data can be used for data mining and analysis. 数据详细介绍： Database of 2010 Standard Occupational Classification ?Abstract 2010 Standard Occupational Classification, Department of Labor, US Bureau of Labor Statistics, USA. The Standard Occupational Classification (SOC) system is used by Federal statistical agencies to classify workers into occupational categories for the purpose of collecting, calculating, or disseminating data. All workers are classified into one of over 820 occupations according to their occupational definition. ?Data Description File: 1421 Records US Department of Labor, Standard Occupational Classification Management Occupations Top Executives Chief Executives Chief Executives General and Operations Managers General and Operations Managers Legislators Legislators Advertising, Marketing, Promotions, Public Relations, and Sales Managers Advertising and Promotions Managers Advertising and Promotions Managers Marketing and Sales Managers Marketing Managers Sales Managers Public Relations and Fundraising Managers Public Relations and Fundraising Managers Operations Specialties Managers Reference 数据预览：
IRIS 数据集的Bayes 分类实验 一、 实验原理 1) 概述 模式识别中的分类问题是根据对象特征的观察值将对象分到某个类别中去。统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一，它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义。 贝叶斯（Bayes ）决策理论方法是统计模式识别的一个基本方法，用这个方法进行分类时需要具备以下条件： 各类别总体的分布情况是已知的。 要决策分类的类别数是一定的。 其基本思想是：以Bayes 公式为基础，利用测量到的对象特征配合必要的先验信息，求出各种可能决策情况（分类情况）的后验概率，选取后验概率最大的,或者决策风险最小的决策方式(分类方式)作为决策（分类）的结果。也就是说选取最有可能使得对象具有现在所测得特性的那种假设，作为判别的结果。 常用的Bayes 判别决策准则有最大后验概率准则（MAP ），极大似然比准则（ML ），最小风险Bayes 准则，Neyman-Pearson 准则（N-P ）等。 2) 分类器的设计 对于一个一般的c 类分类问题，其分类空间： {}c w w w ,,,21 =Ω 表特性的向量为： ()T d x x x x ,,,21 = 其判别函数有以下几种等价形式： a) ()()i j i w w i j c j w w x w P x w P ∈→≠=∈→>，且，,,2,11 ， b) ()()() ()i j j i w w i j c j w P w x p w P w x p ∈→≠=>，且，,,2,1i c) ()() () ()()i i j j i w w i j c j w P w P w x p w x p x l ∈→≠=>=，且，,,2,1 d) ()()() ()i j j i i w w i j c j w P w x np w P w x p ∈→≠=+>+，且，,,2,1ln ln ln 3) IRIS 数据分类实验的设计
数据分级管理 第五条根据数据在生产、经营和管理中的重要性，结合有关保密规定，按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队（车间）级应用系统和数据分别制定管理标准。第六条集团级应用系统和数据，技术管理由集团信息办负责，业务管理由相关业务处室负责，运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理，集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队（车间）级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。 第五章数据标准管理 第七条集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定，负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准，在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。 第八条数据编码和接口标准应符合以下要求： （一）数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性； （二）接口应实现对外部系统的接入提供企业级的支持，在系统的高并发和大容量的基础上提供安全可靠的接入； （三）提供完善的数据安全机制，以实现对数据的全面保护，保证系统的正常运行，防止大量访问，以及大量占用资源的情况发生，保证系统的健壮性； （四）提供有效的系统可监控机制，使得接口的运行情况可监控，便于及时发现错误并排除故障； （五）保证在充分利用系统资源的前提下，实现系统平滑的移植和扩展，同时在系统并发增加时提供系统资源的动态扩展，以保证系统的稳定性； （六）在进行扩容、新业务扩展时，应能提供快速、方便和准确的实现方式。 第六章数据资源管理 第九条基础设施资源集中管理。为了避免信息机房等基础设施资源重复投资建设，造成资金浪费、设施利用率低等问题，各单位应充分利用集团数据中心资源，集团信息办负责统一协调集团及各单位的基础设施资源。 （一）各单位未经集团批准不得私自新建、改建、扩建信息机房。 （二）集团数据中心要按照《集团机房建设技术规范》建设，满足各单位应用系统及数据统一到集团数据中心所需的各项使用要求。 （三）各单位现有机房自行管理、统一管控。各级信息管理部门作为主要责任部门，要保证信息机房各项运行指标达到集团要求。 第十条计算存储资源集中管理。为了消除“信息孤岛”，实现集团数据共享和集成，提升数据安全防护等级，各单位所需计算和存储资源，要统一使用集团数据中心的云计算资源，做到资源集中、高效利用。 （一）现有的集团级应用系统及数据（安全监测系统除外）、各单位应用系统及数据（直接用于生产安全、自动化控制和监测监控的系统除外）要按照在用服务器、存储的服务年限和系统生命周期科学制定迁移到集团数据中心的计划和方案，并报集团信息办批准后实施。（二）新建应用系统原则上不再购臵新的服务器和存储，所需计算和存储资源应使用集团数据中心的云计算资源。各单位如有特殊生产要求，确需购臵服务器或存储的，需报请集团领导批准，由集团信息办备案后，按集团采购管理相关规定执行。 （三）对于当前集团网络不具备实施条件的单位，可向集团提出申请建设集团区域性数据分中心，并根据建设进度制定应用系统和数据迁移计划。集团区域性数据分中心建成后，新建系统需要集中部署、分级管理。
第25卷 第4期2010年8月 电力学报 JO U RN A L O F ELECT RIC PO W ER V o l.25N o.4 Aug.2010 文章编号: 1005-6548(2010)04-0349-04 非平衡数据集的分类 付 优 (山西建筑职业技术学院,太原030006) 摘 要:非平衡数据集在金融、商业以及学术的研究等诸多的领域有着广泛的应用,主要研究的是对于非平衡数据集的处理和分类问题,首先使用了Sm ot e算法对于非平衡数据集进行平衡化处理,然后采用Weka软件中提供的分类算法建立分类模型,最后与没有进行预处理而建立的分类模型进行分析和比较,验证了Smot e算法对于非平衡数据集分类的必要性,同时也指出有待于进一步的改进。 关键词:非平衡数据集;Smo te算法;Weka软件;分类算法 中图分类号:T P301.6 文献标识码:A 随着计算机网络的发展和普及,网络上的数据量越来越繁重。因此网络上的数据安全也就成为了计算机安全领域的一个令人关注的问题。网络上的数据纷繁复杂,而且对于网络安全的研究来说,海量的网络数据中不安全的数据信息仅占很少的部分,这就涉及到了非平衡数据集的问题。顾名思义,非平衡数据集就是指所研究的数据集里的种类差别很大,例如在网站的日志记录里,非法的登录日志和合法的登录日志相比,差别是非常大的,而我们所研究的却是占很少比例的非法登录日志,来确保计算机网络坏境的安全。 1 非平衡数据集 在本文中,采用了KDD C UP'99DATASE T 作为研究的对象,该数据集是由训练数据集和测试数据集两个部分所组成,而且在数据集中不同的攻击类别的分布差别是非常大的,训练集和测试集中的不同的类别的样本数和类分布就如表1所示,在表中有四种攻击类别,分别是dos,r2l,u2r和probe,其中norm al表示的是合法的网络访问。1.1 非平衡数据集的处理 对于非平衡数据集的处理,我们想到的最为简单,也最为直观的解决办法是改变所研究的数据集的类分布状况,把非平衡的数据集能够处理为一般的数据集,通常采用的方法就是有两种,一种是向上抽样[1](Over-sampling),另外一种方法是向下抽样[2](U nde r-sampling)。向上抽样就是采用复制少数类目标的办法来达到数据集平衡化的状态,而向下抽样则是采用删除其多数类的办法来达到数据集平衡化的状态。但是经过这样处理过后,数据集虽然能够用一般的分类算法来进行处理,可他们却从不同的角度改变了初始数据集的类分布状态,而且复制少数类目标也扩大了训练集的规模,同时延长了训练集学习所用的时间,而人为的删除多数类的行为又会产生分类器对于训练所用的数据集的过分拟合的问题。因此,这两种方法都并不是太理想的。 表1 数据集及其类分布 训练集测试集 样本数类分布/%样本数类分布/% no rmal97278119.8596059319.481 dos388337079.29822985373.901 probe411020.83941661.339 u2r520.0012280.073 r2l11260.023161895.205 1.2 Smote算法 目前,研究者们对于上述的两种抽样的技术都相继的提出了一些改进的方法,例如Under-sam-pling[3]策略,它就是使用了智能化的方法删除了训练集中那些概念空间中所出现的多余或者是接近于稀有类空间的多数类的实例的一种策略。而本文中 ＊收稿日期:2010-04-20 作者简介:付 优(1984-),女,助教,主要研究方向为计算机应用技术,(E-m ail)fuyou0727@https://www.doczj.com/doc/bb9521004.html, DOI:10.13357/https://www.doczj.com/doc/bb9521004.html, ki.jep.001862
数据及其分类 胡经国 本文作者的话 云计算具有很强的知识性和专业性。对于业外读者来说，云计算可谓“博大精深”。业外公众要学习云计算，有必要循序渐进地学习有关云计算的一系列基础知识。本文作为《漫话云计算》系列文稿和笔者学习云计算的笔录之一，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、数据概述 1、数据的一般概念 ⑴、数据的定义 数据（data）是指载荷或记录信息的、按一定规则排列组合的物理符号。它可以是符号、数字、文字、图像、声音，也可以是计算机代码等等。 数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。 ⑵、数据与信息的关系 数据是信息的表现形式和载体，可是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的。数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身没有意义，数据只有在对实体行为产生影响时才成为信息。 数据的意义在于能够传递信息。对信息的接收，始于对数据的接收；对信息的获取，只能通过对数据背景的解读。 数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。亦即数据转化为信息，可以用以下公式表示：数据＋背景=信息。 2、计算机科学对数据的解释 在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据；数据经过加工后就成为信息。 在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并能被计算机程序处理
的、具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。 其中，模拟量是指变量在一定范围连续变化的量；也就是在一定范围（定义域）内可以取任意值（在值域内）。而数字量则是分立量而不是连续变化量，只能取几个分立值，如二进制数字变量只能取两个值。 二、数据分类 1、按性质分类 ⑴、定位数据：表示事物位置特征的数据，如各种坐标数据； ⑵、定性数据：表示事物属性的数据，如居民地、河流、道路等； ⑶、定量数据：反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量，重量、速度等物理量； ⑷、定时数据：反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。 2、按表现形式分类 ⑴、数字数据：是指数据在某个区间内是离散的值，如符号、文字。 在数据通信中，数字数据（Digital data）又称为数字量，相对于模拟数据（模拟量）而言，是指取值范围是离散的变量或者数值。 ⑵、模拟数据：是指数据在某个区间内是连续的值，如声音、图像。模拟数据又可以分为：图形数据：如点、线、面；符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。 模拟数据（Analog data）又称为模拟量，相对于数字数据（数字量）而言，是指取值范围是连续的变量或者数值，如声音、图像、温度、压力。 3、按记录方式分类 分为：地图、表格、影像、磁带、纸带。 4、按数字化方式分类 分为：矢量数据、格网数据等。 矢量数据是指在直角坐标系中，用X、Y坐标表示地图图形或地理实体的位置和形状的数据。矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现得准确无误。 格网数据又称为网格数据，是指计算机中以栅格结构存贮的内部数据。它适用于屏幕显示和行式打印输出，适用于数字地形模型和遥感图像等信息的存储。与矢量数据相比，其软件设计较简单，缺点是数据存储量大。 5、地理信息系统中的数据 地理信息系统（Geographic Information System，GIS），是指由电子计算机
第二次全国土地调查土地分类 表A1 土地利用分类一级类二级类 含义编码名称编码名称
一级类二级类 含义 编码名称编码名称 01 耕地指种植农作物的土地，包括熟地,新开发、复垦、整理地，休 闲地（含轮歇地、轮作地）；以种植农作物（含蔬菜）为主， 间有零星果树、桑树或其他树木的土地；平均每年能保证收 获一季的已垦滩地和海涂。耕地中包括南方宽度＜1.0米， 北方宽度＜2.0米固定的沟、渠、路和地坎(埂)；临时种植 药材、草皮、花卉、苗木等的耕地，以及其他临时改变用途 的耕地。 011 水田指用于种植水稻、莲藕等水生农作物的耕地。包括实行水生、旱生农作物轮种的耕地。 012 水浇地指有水源保证和灌溉设施，在一般年景能正常灌溉，种植旱生农作物的耕地。包括种植蔬菜等的非工厂化的大棚用地。 013 旱地指无灌溉设施,主要靠天然降水种植旱生农作物的耕地,包括没有灌溉设施,仅靠引洪淤灌的耕地。 02 园地指种植以采集果、叶、根、茎、汁等为主的集约经营的多年 生木本和草本作物，覆盖度大于50%和每亩株数大于合理株 数70%的土地。包括用于育苗的土地。 021 果园指种植果树的园地。 022 茶园指种植茶树的园地。 023 其它园地指种植桑树、橡胶、可可、咖啡、油棕、胡椒、药材等其他多年生作物的园地。 03 林地指生长乔木、竹类、灌木的土地，及沿海生长红树林的土地。 包括迹地，不包括居民点内部的绿化林木用地、铁路、公路 征地范围内的林木，以及河流、沟渠的护堤林。 031 有林地指树木郁闭度≥0.2的乔木林地，包括红树林地和竹林地。
一级类 二级类 含义 编码 名称 编码 名称 032 灌木林地 指灌木覆盖度≥40%的林地。 033 其它林地 包括疏林地、未成林地、迹地、苗圃等林地。 04 草地 指生长草本植物为主的土地。 041 天然牧草地 指以天然草本植物为主，用于放牧或割草的草地。 042 人工牧草地 指人工种植牧草的草地。 043 其它草地 指树木郁闭度＜0.1，表层为土质，生长草本植物为主，不用于畜牧业的草地。 续表A1 土地利用分类 一级类 二级类 含义 编码 名称 编码 名称 05 商服 用地 指主要用于商业、服务业的土地。 051 批发零售用地 指主要用于商品批发、零售的用地。包括商场、商店、超市、 各类批发（零售）市场，加油站等及其附属的小型仓库、车 间、工场等的用地。 052 住宿餐饮用地 指主要用于提供住宿、餐饮服务的用地。包括宾馆、酒店、饭店、旅馆、招待所、度假村、餐厅、酒吧等。 053 商务金融用地 指企业、服务业等办公用地，以及经营性的办公场所用地。 包括写字楼、商业性办公场所、金融活动场所和企业厂区外 独立的办公场所等用地。
分类统计数据 教学目标： 1．结合真实的情境，经历简单的统计过程，初步学会用适当的方法收集数据，学会用简单的统计表整理数据的方法。能够根据象形统计图和统计表中的数据提出和回答简单的问题。 2．在统计的活动中，重视培养学生的发散思维能力和与人合作的交际能力，以及创新思维能力，形成初步的分析、实践能力。 教学重点： 分类统计数据。 教学难点： 能对数据进行简单的分析。 教学准备： 多媒体课件。 教学过程： 一、新课导入 播放动画：《分类统计数据》导入 师：小朋友们，学了下面的知识，你们就知道它们说得对不对了？现在让我们一起来探索吧！ 【设计意图：通过视频动画导入，把学生引入活动情境当中，为学习新知做好铺垫。】 二、你问我说 师：二年级学生们正在老师的带领下进行各种体育运动。其中有立定跳远的、赛跑的、扔球的。希望同学们都能积极参加体育锻炼，这节课我们就帮二年级一班的同学统计一下，他们班锻炼的情况如何，好吗？（出示运动会获奖成绩记录表。）
师：请同学们说说你能提出什么问题？ 生：我们班运动会获奖情况怎样呢？ 师：获奖的小朋友好多呀，你们能分分类吗？ 生：可以按获奖的名次分；可以按获奖的项目分。 师：下面就让我们来具体的分一分，数一数，把结果整理在表格中吧。 生：我是按获奖名次分的。 师：谁来和其他小朋友分享一下你的结果？ 生：第一名7人，第二名3人，第三名5人，总人数是15人。 师：谁来说一说按获奖项目怎么分？ 生： 师：观察以上两种分类的结果，你发现了什么？ 生1：不管怎么分，总人数没有变化，都是15人。 生2：分类标准不一样，分的结果也不同。 师：根据不同的标准，我们可以有不同的分法。我们可以根据不同的问题去选择合适的分类方法。 【设计意图：让学生按照不同的分类标准用不同的记录方式表示，为学生提
基于大数据集的自动花朵分类(Automated Flower Classification over a Large Number of Classes) 数据介绍： We investigate to what extent combinations of features can improve classification performance on a large dataset of similar classes. To this end we introduce a 103 class flower dataset. We compute four different features for the flowers, each describing different aspects, namely the local shape/texture, the shape of the boundary, the overall spatial distribution of petals, and the colour. We combine the features using a multiple kernel framework with a SVM classifier. The weights for each class are learnt using the method of Varma and Ray [16], which has achieved state of the art performance on other large dataset, such as Caltech 101/256. Our dataset has a similar challenge in the number of classes, but with the added difficulty of large between class similarity and small within class similarity. Results show that learning the optimum kernel combination of multiple features vastly improves the performance, from 55.1% for the best single feature to 72.8% for the combination of all feat 关键词： 计算机视觉,图形和图像处理,自动,花朵分类, Computer
分类与编码标准 I
目录 1引言 (1) 1.1适用范围 (1) 1.2引用标准 (1) 2数据分类与编码原则 (1) 2.1科学性、系统性 (1) 2.2兼容性、可扩充性 (1) 2.3实用性、适用性 (1) 3基础地理数据分类与编码标准 (1) 3.1编码规则 (1) 3.2基础地理数据编码表 (2) 4规划编制数据分类与编码标准 (2) 4.1编码规则 (2) 4.2规划编制成果数据编码表 (3) 4.2.1交通要素代码 (3) 4.2.2市政设施要素代码 (4) 4.2.3城市安全设施编码 (8) 4.2.4公共服务设施要素代码 (9) 4.2.5绿地要素代码 (13) 4.2.6水域要素代码 (14) 4.2.7规划范围要素编码表 (14) 5综合管线数据分类与编码标准 (15) 5.1编码规则 (15) 5.2综合管线编码表 (15) 5.2.1电力（DL） (15) 5.2.2电信管线（DX） (16) 5.2.3给水管道（JS） (18) 5.2.4排水管道（PS） (19) 5.2.5燃气管道（RQ） (20)
5.2.6热力管道（RL） (22) 5.2.7工业管道（GY） (23) 5.2.8军用光缆（JY） (23) 5.2.9注记（ZJ） (23) 6总平图数据编码标准............................................ 错误！未定义书签。7审批数据编码标准.............................................. 错误！未定义书签。
1引言 要素的分类和编码是建立空间数据库的基础，直接影响到系统内数据的组织、采集、存取、编辑和使用等方面，更影响到数据的共享和交换，因此可以称作是空间数据库的“生命线”，必须标准、规范、合理。 1.1适用范围 本标准规定各类建库数据的数据分类与编码标准。 1.2引用标准 《基础地理信息要素分类与代码》（GB/T 13923-2006） 《城镇地籍数据库标准（20071128-报批稿）》 《土地利用数据库标准（20071128-报批稿）》 《城市地下管线探测技术规程》(CJJ61-2003) 《城市用地分类代码》（CJJ 46—91） 2数据分类与编码原则 2.1科学性、系统性 以适合现代计算机、数据库、地理信息系统技术应用和管理为目标，按国家标准或行业标准的属性或特征进行严密地科学分类，形成系统的分类体系。 2.2兼容性、可扩充性 本标准中的要素分类与代码按国家标准或行业标准的分类体系执行，在此基础上根据实际需要对要素进行适当扩充和删减。相应的要素属性信息反映在对应属性数据库中。留有充分的扩充余地，必要时可随时扩展。 2.3实用性、适用性 在优先遵守国标、行标的基础上，从实际需要出发，区别不同地理数据的服务范围，兼顾数据共享和转换、数据库集成等方面，制定出唯一的编码方案，解决不同比例尺数据建库工作，从而建立起数据结构严谨、数据内容丰富、数据格式规范、要素表达准确的多源集成基础地理信息数据库。 本标准在保证地形图要素信息分类科学、系统的同时，充分顾及了各比例尺数字化作业时的特殊要求，分类名称尽量沿用习惯名称，使代码尽可能简短和便于记忆。 3基础地理数据分类与编码标准 3.1编码规则 依据《基础地理信息要素分类与代码》（GB/T 13923-2006），遵循科学性、系统性、兼容性、规范性、可扩展性、实用性和适用性的编码原则，结合城市的实际应用现状，形成数据分类与代码标准。 编码采取六位数字编码方法, 参照国标编码。
统计分类就是根据事物的内在特点，按照一定标志将重复出现的社会经济现象体区分为不同的类型。 统计分布是在统计分组的基础上，把总体的所有单位按组归排列。形成总体中各个单位在各组间的分布。其实质是把总体的全部单位按某标志所分的组进行分配所形成的数列，所以又称分配数列或分布数列。统计分布由两个构成要素所组成：总体按某标志所分的组，各组所占有的单位数—次数。根据分组标志的不同，分配数列分为品质分配数列和变量分配数列。统计分布分为离散型分布和连续型分布。常见的离散型分布有：0-1分布B(1,p)、二项分布B(n,p)、泊松分布P(λ)；常见的连续型分布有：均匀分布U[a,b]、指数分布E[λ]、Γ-分布Γ(λ,α)、正态分布N(μ,σ2)。 数据展示方式，即数据描述方式。 一、用图表展示定性数据。定性数据包括分类数据和顺序数据，它们的图表展示方法基本相同。通常可以用频数分布表和图形来描述。其中，图形描述又分为饼图、条形图、环形图。 二、用图表展示定量数据。定性数据的图示表示方法，也都适用于定量数据。但定量数据还有一些特定的图示方法，它们并不适用于定性数据。1、生成频数分别表；2、定量数据的图形表示。常用来表述定量数据统计图形有：直方图、折线图和散点图。 三、用统计表来表示数据。统计表是一种用密集的形式归纳数据的方法，它主要利用行和列中的数据来表述现象特征。 四、用数字来概括数据。1、定性数据的数字特征。由于定性数据主要是计数，比较简单，对定性数据的集中趋势常用的方法就是计算比例、百分比、中位数和众数；2、定量数据的数字特征。反映定量数据特征的统计量常用的有：1、反映数据集中趋势的水平度量：平均数、中位数、众数和分位数等；2、反映数据离散程度的差异度量：极差、四分位差、标准差和方差。
Page Blocks Classification Data Set(页面模块分类数 据集) 数据摘要： The problem consists of classifying all the blocks of the page layout of a document that has been detected by a segmentation process. 中文关键词： 机器学习,页面模块,分类,多变量,UCI, 英文关键词： Machine Learning,Page Blocks,Classification,MultiVarite,UCI, 数据格式： TEXT 数据用途： This data is used for classification. 数据详细介绍： Page Blocks Classification Data Set Abstract:
The problem consists of classifying all the blocks of the page layout of a document that has been detected by a segmentation process. Source: Original Owner: Donato Malerba Dipartimento di Informatica University of Bari via Orabona 4 70126 Bari - Italy phone: +39 - 80 - 5443269 fax: +39 - 80 - 5443196 malerbad '@' vm.csata.it Donor: Donato Malerba Data Set Information: The 5473 examples comes from 54 distinct documents. Each observation concerns one block. All attributes are numeric. Data are in a format readable by C4.5. Attribute Information: height: integer. | Height of the block. lenght: integer. | Length of the block. area: integer. | Area of the block (height * lenght); eccen: continuous. | Eccentricity of the block (lenght / height); p_black: continuous. | Percentage of black pixels within the block (blackpix / area); p_and: continuous. | Percentage of black pixels after the application of the Run Length Smoothing Algorithm (RLSA) (blackand / area); mean_tr: continuous. | Mean number of white-black transitions (blackpix / wb_trans); blackpix: integer. | Total number of black pixels in the original bitmap of the block.