Oracle_CPU占用率较高的处理方法
1:检查系统
命令：
sar-u55
2:看谁在用CPU
指令：
topas
ps-ef|grep ora#检查第四列，C的大小（unit，100per cpu）3:检查CPU数量
/usr/sbin/bindprocessor-q
lsattr El proc0
4:两种可能：
1:A Background(instance)process
2:An oracle(user)process＃此种可能最大。
5:如果是用户进程：那么高CPU的主要原因有：
指令：
Large Queries,Procedure compilation or execution,
Space management and Sorting
5.1查看每个Session的CPU利用情况：
sql语句：
select ss.sid,https://www.doczj.com/doc/bb11197554.html,mand,ss.value CPU,https://www.doczj.com/doc/bb11197554.html,ername,se.program from v$sesstat ss,v$session se
where ss.statistic#in
(select statistic#
from v$statname
where name='CPU used by this session')
and se.sid=ss.sid
and ss.sid>6
order by ss.sid
5.2:比较上述Session
比较一下哪个session的CPU使用时间最多，然后查看该Session的具体情况：
sql语句：
select s.sid,s.event,s.wait_time,w.seq#,q.sql_text
from v$session_wait w,v$session s,v$process p,v$sqlarea q
where s.paddr=p.addr and
s.sid=&p and
s.sql_address=q.address;
5.3:查看
得到上述信息后，查看相应操作是否有hash joins和full table scans。
如果有hash joins和full table scans那么必须创建相应的Index或者检查Index是否有效。
另外必须检查是否有并行的查询存在和同一时刻有多个用户在执行相同的SQL语句，
如果有必须关闭并行的查询和任何类型的并行提示(hints);如果查询使用intermedia数据，
那么为了减少总的Index大小，必须限制使用Intermedia的Worldlist。
（try restricting the wordlist that intermedia uses to help reduce the total indexsize）。
6:注意事项
上述方案只能根据已经运行完成的操作，对于正在执行的长时间操作只能等操作完成后才能检测得到。
因此我们可以通过另外一个很好的工具来检测正在运行的长时间操作语句。v$session_longops,这个视图显示那些操作正在被运行，
或者已经完成。每个process完成后会刷新本视图的信息。
7:怎样寻找集中使用CPU的Process：
很多时候会发现有N个Process在平均分享着CPU的利用率，这种情况唯一的可能性就是这些Process在执行着相同的Package或者Query.
这种情况：建议通过statspack,在CPU高利用率额时候运行几个快照，然后根据这些快照检查Statspack报告，
检查报告中最TOP的Query。然后使用sql_trace and tkprof工具去跟踪一下。
同时检查buffer cache的命中率是否大雨95％。
同时在报告中还需要检查一下table scans(long tables)，看是否在报告生成期间有存在全表扫描。
8:参数
另外还有一些不是特别重要
的，但是也必须关心检查的参数可能消耗CPU。
parallel query并行查询：
并行查询最好用于数据仓库的环境下，那种情况任何时候只有几个用户在同时使用。在一个联机事务处理环境中，当同时许多用户去并行查询一个数据库的巨大表时候，会导致CPU的爆满。
所以最好在数据库的级别关闭并行查询：设置参数如下：
parallel_min_server=0parallel_max_server=0
parallel_automatic_tuning=false;
在配置上述参数后，如果SQL语句中使用的并行的提示，那么还是有可能会出现并行查询的情况，
所以还需要继续监视相关的SQL语句，如果有可以直接去除提示。
Advances in Psychology 心理学进展, 2019, 9(11), 1843-1849 Published Online November 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/bb11197554.html,/journal/ap https://https://www.doczj.com/doc/bb11197554.html,/10.12677/ap.2019.911222 Comparison of Methods for Processing Missing Values in Psychological Research An Wang Hangzhou College of Preschool Teacher Education of Zhejiang Normal University, Hangzhou Zhejiang Received: Oct. 9th, 2019; accepted: Oct. 31st, 2019; published: Nov. 7th, 2019 Abstract Missing data is a common but difficult problem to deal with. This paper briefly introduces several mechanisms of missing data and some general methods to deal with missing data. And the charac-teristics of all kinds of missing data processing method and the suitable conditions are compared. Keywords Missing Value, Missing Mechanism, Filling Methods 心理学研究中缺失值处理方法比较 王安 浙江师范大学杭州幼儿师范学院，浙江杭州 收稿日期：2019年10月9日；录用日期：2019年10月31日；发布日期：2019年11月7日 摘要 数据缺失是一个常见但难以处理的问题。文章简要介绍了数据缺失的几种机制，以及处理缺失数据的一般性方法，并对各种缺失数据的处理方法的特点及适用情况进行了比较。 关键词 缺失值，缺失机制，填补方法
CPU使用率高怎么办CPU使用率过高的解决办法 发布时间：2012-09-09 12:03作者：电脑百事网原创来源：https://www.doczj.com/doc/bb11197554.html,1714 次阅读 关于CPU过高这个问题相信以前不少朋友也遇到过，当CPU使用率过高的时候，由于CPU资源不足，往往很容易出现电脑卡或者无响应的等情况。那么针对CPU使用率高怎么办呢？网上关于这个话题讨论很多，其实都是从两个方面去考虑，一个是软件方面，另外一个则是硬件方面，其中硬件方面其决定性因素，下面我们一起来详细与大家分析下。 CPU使用率高怎么办
要解决CPU使用率过高，首先我们要明白CPU过高是什么原因造成的，我们主要从软件与硬件入手： ⒈）软件方面导致的CPU使用率高 这方面主要涉及到的是系统问题，比如系统过于臃肿，开启过多程序以及电脑中病毒木马等等都会产生CPU使用率过高，而导致电脑速度慢。解决办法主要是围绕系统优化，优化开机启动项、尽量避免开启太多程序等等，以下我们会详细介绍。 ⒉）硬件方面导致的CPU使用率高 其实硬件方面决定着比较大的关系，比如如果电脑还是老爷机，采用最初的单核赛扬级处理器，那么这样的电脑，在多开启几个网页的情况下就容易导致CPU使用率过高，不管你怎么优化系统，这个问题始终无法很好解决，这主要是因为硬件本身过低造成的。 不过如今电脑均已经达到了双核以上，即便入门处理器在满足上网与办公也会有非常流畅的运行速度，因此如果是老电脑经常出现CPU使用率过高，那么建议大家最好升级处理器或者换电脑从根本上解决问题。对于如今入门双核处理器尽管满足基本上网与办公流畅，但运行大型应用也同样会存在CPU使用率高的问题，因此在DIY 装机中我们一定要了解电脑的用途与需求，选择合适的电脑配置。 最后我们再来重点与大家介绍下CPU使用率过高的解决办法。由于硬件方面，我们只能采取硬件升级来解决，所以这里不过多介绍，
床位统一调配管理规定 一、为加强医院床位管理及合理使用，满足患者住院需求，提高床位使用率，制定本规定。 二、所有科室及病区的床位由医院统一管理，床位管理中心负责床位调配及住院患者床位安置，各科室只有床位的使用权。 三、除医院统一设置的单间或双人间病房外，各病区不得擅自将多人间改为单人间使用，陪床家属不得占用床位。 四、医师开具患者住院证后，首先到医院床位管理中心办理住院登记手续，并安排入住床位。 五、床位管理中心优先安排患者入住与其所患疾病相应的专业科室所在病区。如果病区床位已满，按照学科相近、病区位置相邻及避免交叉感染的原则进行安置。 六、为保证医疗安全，重症患者必须安排在本专业医师办公地点所在病区,轻症患者可跨病区收治。 七、为保证急症患者的救治，发生急症较多的专业科室所在病区设置1-2张急症床位，以保证急症患者及时入院。无重症患者时，可收治轻症患者，一旦有急症患者需入院，即将轻症患者转出。 八、急诊入院患者，由急诊科直接联系相应病区，安排
患者住院。专业病区无床位，调配收住相近专业科室所在病区，如非急症手术或立即进行专业抢救的患者，可暂时在急诊科留观，并请相关专业医师会诊。 九、急诊科、小儿内科、产科、妇科专业，其专业特殊性不纳入住院床位统一管理。 十、为保证患者安全及床位使用信息准确，各科室不得以任何理由挂床收/住病人。 十一、原则上各病区不得加床收治患者。因突发公共卫生事件、群体伤事件或患者病情确实需要等特殊情况，经床位管理中心、医务部及主管院领导批准，可临时加床，但要保证为正式住院床铺，较重患者能连接电源、氧气及负压吸引等抢救设施。 十二、各科室及病区应积极配合床位管理中心，保证患者及时入住。任何科室和个人不得以任何理由拒收病人。违者按医院有关规定处理。
在《SPSS统计分析方法及应用》一书中，对时间序列数据缺失处理给出了几种解决方法，可以供我们设计的时候参考： 新生成一个由用户命名的序列，选择处理缺失值的替代方法，单击Change按钮。替代方法有以下几种： ①Series mean：表示用整个序列的均值作为替代值。 ②Mean of nearby points：表示利用邻近点的均值作为替代值。对此用Span of nearby points框指定数据段。在Number后输入数值k，以表示缺失值为中心，前后分别选取k个数据点。这样填补的值就是由这2k个数的平均数。也可以选择All，作用同Series mean选项。 “附（邻）近点的跨度”：系统默认的是2，即缺失值上下两个观察值作为范围。
若选择“全部”，即将所有的观察值作为临近点。 ③Median of nearby points：表示利用邻近点的中位数作为替代值。数据指定方法同上。 ④Linear interpolation：为线性插值法，表示利用缺失值前后两时点数据的某种线性组合进行填补，是一种加权平均。 线性插值法应用线性插值法填补缺失值。用该列数据缺失值前一个数据和后一个数据建立插值直线，然后用缺失点在线性插值函数的函数值填充该缺失值。如果前后值有一个缺失，则得不到缺失值的替换值。 ⑤Linear trend at point：为线性趋势值法，表示利用回归拟合线的拟合值作为替代值。 缺失点处的线性趋势法应用缺失值所在的整个序列建立线性回归方程，然后用该回归方程在缺失点的预测值填充缺失值。 *注意：如果序列的第一个和最后一个数据为缺失值，只能利用序列均值和线性趋势值法处理，其他方法不适用。
cpu占用率高的九种可能 1、防杀毒软件造成故障 由于新版的kv、金山、瑞星都加入了对网页、插件、邮件的随机监控，无疑增大了系统负担。处理方式:基本上没有合理的处理方式，尽量使用最少的监控服务吧，或者，升级你的硬件配备。 2、驱动没有经过认证，造成cpu资源占用100% 大量的测试版的驱动在网上泛滥，造成了难以发现的故障原因。处理方式:尤其是显卡驱动特别要注意，建议使用微软认证的或由官方发布的驱动，并且严格核对型号、版本。 3、病毒、木马造成 大量的蠕虫病毒在系统内部迅速复制，造成cpu占用资源率据高不下。解决办法:用可靠的杀毒软件彻底清理系统内存和本地硬盘，并且打开系统设置软件，察看有无异常启动的程序。经常性更新升级杀毒软件和防火墙，加强防毒意识，掌握正确的防杀毒知识。 4、控制面板—管理工具—服务—rising realtime monitor service点鼠标右键，改为手动。 5、开始->；运行->；msconfig->；启动，关闭不必要的启动项，重启。 6、查看“svchost”进程。 svchost.exe是windows xp系统的一个核心进程。svchost.exe不单单只出现在windows xp中，在使用nt内核的windows系统中都会有svchost.exe的存在。一般在windows 2000中svchost.exe进程的数目为2个，而在windows xp中svchost.exe进程的数目就上升到了4个及4个以上。 7、查看网络连接。主要是网卡。 8、查看网络连接 当安装了windows xp的计算机做服务器的时候，收到端口445 上的连接请求时，它将分配内存和少量地调配cpu资源来为这些连接提供服务。当负荷过重的时候，cpu占用率可能过高，这是因为在工作项的数目和响应能力之间存在固有的权衡关系。你要确定合适的maxworkitems 设置以提高系统响应能力。如果设置的值不正确，服务器的响应能力可能会受到影响，或者某个用户独占太多系统资源。 要解决此问题，我们可以通过修改注册表来解决:在注册表编辑器中依次展开[hkey_local_machine\system\currentcontrolset\services\lanmanserver ]分支，在右侧窗口中新建一个名为“maxworkitems”的dword值。然后双击该值，在打开的窗口中键入下列数值并保存退出: 如果计算机有512mb以上的内存，键入“1024”；如果计算机内存小于512 mb，键入“256”。 9、看看是不是windows xp使用鼠标右键引起cpu占用100% 前不久的报到说在资源管理器里面使用鼠标右键会导致cpu资源100%占用，我们来看看是怎么回事？ 征兆: 在资源管理器里面，当你右键点击一个目录或一个文件，你将有可能出现下面所列问题: 任何文件的拷贝操作在那个时间将有可能停止相应 网络连接速度将显著性的降低 所有的流输入/输出操作例如使用windows media player听音乐将有可能是音乐失真成因: 当你在资源管理器里面右键点击一个文件或目录的时候，当快捷菜单显示的时候，cpu占用率将增加到100%，当你关闭快捷菜单的时候才返回正常水平。 解决方法: 方法一:关闭“为菜单和工具提示使用过渡效果” 1、点击“开始”--“控制面板”
关于妇产科提高床位使用率的一点想法 一：妇产科多年来的发展思路一直是：巩固产科，发展妇科。妇产科病房病人分三部分：产科病人、妇科病人、计划生育病人。其中以产科为主，是基础，不能丢，并且卫计委对产科的床位有明确的要求，要求保障本地区孕妇有分娩医院。 产科当月的床位使用率基本在半年前孕妇12周建分娩档案时已确定，我科每月12周建档人数平均为150-160人次，基本满足本地区孕妇分娩需求。因要留床位发展妇科，建档人数仍控制中，但已比2016年放宽建档名额。产科病人住院时间不确定性带来床位使用管理的困难。为保障孕妇分娩需要，产科病人住院天数实行弹性化，分娩后根据病人多少住院3-5天不等。随着产科理念的更新，产科的合并症在增多，如：妊娠期糖尿病、合并甲状腺疾病，我科在积极收治这部分病人，积累经验，增加病源，争取更好的床位使用率。 二：妇科提高床位使用率，需增加手术及技术服务种类。由于多种原因，妇科开展的技术服务项目仍不够全面，工作重心为妇科门诊患者常见病多发病诊治。既往可以开展的手术：异位妊娠开腹、卵巢良性肿物、子宫肌瘤手术，包括肌瘤剔除，子宫次全切、子宫全切仍旧继续开展。异位妊娠腹腔镜手术及宫腔镜手术是近两年开展的，在宫腹腔镜开展过程中逐步在扩大手术范围及种类，如2016年异位妊娠线型切开取胚术，今年开展腹腔镜下输卵管通畅检查。并且今年4月人民医院对口支援专家主要特长是不孕不育，也在积极探讨可以开展的病种，如输卵管整形，以增加妇科床位使用率。并且今年增加了异位妊娠未破损型中医治疗服
务项目提高床位使用率。为鼓励多收妇科病人，科室对收妇科病人做了限制并给予奖励。 三．计划生育病人主要是大月份药流及中引病人，拟把无痛人流有高危因素的病人收入院治疗，提高床位使用率。。 期望这些方法及开展的技术（包括手术及非手术），可以培养人员、增加病源、提高床位使用率，使妇产科稳步发展。 妇产科 2017/5/7
回归中缺失值处理方法文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
在《SPSS统计分析方法及应用》一书中，对时间序列数据缺失处理给出了几种解决方法，可以供我们设计的时候参考： 新生成一个由用户命名的序列，选择处理缺失值的替代方法，单击Change按钮。替代方法有以下几种： ①Series mean：表示用整个序列的均值作为替代值。 ②Mean of nearby points：表示利用邻近点的均值作为替代值。对此用Span of nearby points框指定数据段。在Number后输入数值k，以表示缺失值为中心，前后分别选取k个数据点。这样填补的值就是由这2k 个数的平均数。也可以选择All，作用同Series mean选项。 “附（邻）近点的跨度”：系统默认的是2，即缺失值上下两个观察值作为范围。若选择“全部”，即将所有的观察值作为临近点。 ③Median of nearby points：表示利用邻近点的中位数作为替代值。数据指定方法同上。 ④Linear interpolation：为线性插值法，表示利用缺失值前后两时点数据的某种线性组合进行填补，是一种加权平均。 线性插值法应用线性插值法填补缺失值。用该列数据缺失值前一个数据和后一个数据建立插值直线，然后用缺失点在线性插值函数的函数值填充该缺失值。如果前后值有一个缺失，则得不到缺失值的替换值。 ⑤Linear trend at point：为线性趋势值法，表示利用回归拟合线的拟合值作为替代值。 缺失点处的线性趋势法应用缺失值所在的整个序列建立线性回归方程，然后用该回归方程在缺失点的预测值填充缺失值。
spss数据录入时缺失值怎么处理 录入的时候可以直接省略不录入 分析的时候也一般剔除这样的样本。但也有替换的方法，一般有： 均值替换法(mean imputation)，即用其他个案中该变量观测值的平均数对缺失的数据进行替换，但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。 个别替换法(single imputation)通常也被叫做回归替换法(regression imputation)，在该个案的其他变量值都是通过回归估计得到的情况下，这种 方法用缺失数据的条件期望值对它进行替换。这虽然是一个无偏估计，但是却倾向于低估标准差和其他未知性质的测量值，而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。 多重替代法(multiple imputation)(Rubin, 1977) 。 ?它从相似情况中或根据后来在可观测的数据上得到的缺省数据的分布情况给每个缺省数据赋予一个模拟值。结合这种方法，研究者可以比较容易地，在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断(Little and Rubin,1987; ubin,1987, 1996)。 （一）个案剔除法(Listwise Deletion) 最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise deletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。然而，这种方法却有很大的局限性。它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。 （二）均值替换法(Mean Imputation) 在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候，个案剔除法就遇到了困难，因为许多有用的数据也同时被剔除。围绕着这一问题，研究者尝试了各种各样的办法。其中的一个方法是均值替换法(mean imputation)。我们将变量的属性分为数值型和非数值型来分别进行处理。如果缺失值是数值型的，就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的变量值；如果缺失值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。 （三）热卡填充法（Hotdecking）
CPU占用率过高是大家都会遇到的系统问题，这个故障也非常令人头痛。CPU占用率过高怎么办？我们可能会采取重启，关闭系统进程来解决问题，但是事实上这样的做法并不科学。一般CPU占用率过高有九种可能，我们挨个分析一下： 1、防杀毒软件造成故障 由于新版的KV、金山、瑞星都加入了对网页、插件、邮件的随机监控，无疑增大了系统负担。处理方式：基本上没有合理的处理方式，尽量使用最少的监控服务吧，或者，升级你的硬件配备。 2、驱动没有经过认证，造成CPU资源占用100% 大量的测试版的驱动在网上泛滥，造成了难以发现的故障原因。处理方式：尤其是显卡驱动特别要注意，建议使用微软认证的或由官方发布的驱动，并且严格核对型号、版本。 3、病毒、木马造成 大量的蠕虫病毒在系统内部迅速复制，造成CPU占用资源率据高不下。解决办法：用可靠的杀毒软件彻底清理系统内存和本地硬盘，并且打开系统设置软件，察看有无异常启动的程序。经常性更新升级杀毒软件和防火墙，加强防毒意识，掌握正确的防杀毒知识。 4、系统服务 控制面板—管理工具—服务—RISING REALTIME MONITOR SERVICE点鼠标右键，改为手动。 5、启动项 开始->；运行->；msconfig->；启动，关闭不必要的启动项，重启。 6、查看“Svchost”进程 Svchost.exe是Windows XP系统的一个核心进程。svchost.exe不单单只出现在Windows XP中，在使用NT内核的Windows系统中都会有svchost.exe的存在。一般在Windows 2000中svchost.exe进程的数目为2个，而在Windows XP中svchost.exe 进程的数目就上升到了4个及4个以上。 7、查看网络连接 主要是网卡。 8、查看网络连接
1、病床使用率是反映一定时期内使用的病床与开放的病床之比，是反映病床利用的指标。它是用相对数表示的。一般认为该指标以85%—93%为宜。使用率过低，说明病床有空闲，尚有潜力未能充分发挥;太高说明病床负担过重，不能有足够的时间用于对病床的消毒处置，容易增加医院感染，临时加床会影响病床管理，可能给医疗质量带来不利影响，应尽量避免。所以，认为使用率越高越好的观点是错误的。病床周转次数是指一定时间内平均每张病床收治了多少个病人。 (全院)病床周转次数=出院人数/平均开放病床数 (科)病床周转次数=出院人数+转往他科人数/平均开放病床数 2、病床使用率和病床周转次数的关系 病床使用率只能说明病床上工作的一般负荷情况，还不能完全说明病床工作效率。如一个病人长期不出院，从病床使用率看是高的，病床没有空闲。然而不能认为病床工作效率高，因为它只为一个病人服务。因此，全面分析病床工作效率，必须把病床使用率与病床周转次数结合起来评定。如果一个医院或一个科病床使用率长期过高或过低，可能是病床设置与医院任务不相适应，应考虑调整。目前在日常工作中，经常有这样一种误解:认为病床使用率高，则病床周转次数必定高。以下，就病床使用率和病床周转次数的关系从四个方面进行分析。 2.1 使用率、周转次数均高的原因分析:医务人员责任心强，医疗质量高，及时诊断、治疗、手术，缩短出院者平均住院日;门诊、病房配合协调，及时组织病人入院;中西医结合治疗成效显著，会诊工作及时协调;合理动员慢性病人和恢复期病人及时出院。 2.2 使用率高而周转次数低的原因分析:慢性病人、重症病人多，住院时间长;诊断、治疗、手术不及时，疗效差，病愈慢，延长住院时间;动员病人出院不及时;各相关部门工作配合不协调。 2.3 使用率、周转次数均低的原因分析:门诊、病房不协调，病房管理不善，出入院不紧凑，影响收治病人;医疗技术水平、服务质量低，医院管理水平、环境差，吸引不了病人。
缺失值 1. is.na 确实值位置判断 注意: 缺失值被认为是不可比较的，即便是与缺失值自身的比较。这意味着无法使用比较运算 符来检测缺失值是否存在。例如，逻辑测试myvar == NA的结果永远不会为TRUE。作为替代，你只能使用处理缺失值的函数（如本节中所述的那些）来识别出R数据对象中的缺失值。 2. na.omit() 删除不完整观测 manyNAs library(DMwR) manyNAs(data, nORp = 0.2) Arguments data A data frame with the data set. nORp A number controlling when a row is considered to have too many NA values (defaults to 0.2, i.e. 20% of the columns). If no rows satisfy the constraint indicated by the user, a
warning is generated. 按照比例判断缺失. 3. knnImputation K 近邻填补 library(DMwR) knnImputation(data, k = 10, scale = T, meth = "weighAvg", distData = NULL) ? 1 ? 2 Arguments Arguments data A data frame with the data set k The number of nearest neighbours to use (defaults to 10) scale Boolean setting if the data should be scale before finding the nearest neighbours (defaults to T) meth String indicating the method used to calculate the value to fill in each NA. Available values are ‘median’ or ‘weighAvg’ (the default). distData Optionally you may sepecify here a data frame containing the data set that should be used to find the neighbours. This is usefull when filling in NA values on a test set, where you should use only information from the training set. This defaults to NULL, which means that the neighbours will be searched in data Details This function uses the k-nearest neighbours to fill in the unknown (NA) values in a data set. For each case with any NA value it will search for its k most similar cases and use the values of these cases to fill in the unknowns.
什么问题导致CPU占用率过高 CPU占用率太高怎么办？有时候我们经常会遇到电脑突然卡顿的问题，查原因后发现是CPU使用率太高，那么该如何降低CPU的占用率呢？什么问题导致CPU占用率过高？请看下文具体介绍。 解决方法： 1、防杀毒软件造成故障 由于新版的KV、金山、瑞星都加入了对网页、插件、邮件的随机监控，无疑增大了系统负担。处理方式：基本上没有合理的处理方式，尽量使用最少的监控服务吧，者，升级你的硬件配备。 2、驱动没有经过认证，造成CPU资源占用100% 大量的测试版的驱动在网上泛滥，造成了难以发现的故障原因。处理方式：尤其是显卡驱动特别要注意，建议使用微软认证的或由官方发布的驱动，并且严格核对型号、版本。 3、病毒、木马造成 大量的蠕虫病毒在系统内部迅速复制，造成CPU占用资源率据高不下。解决办法：用可靠的杀毒软件彻底清理系统内存和本地硬盘，并且打开系统设置软件，察看有无异常启动的程序。经常性更新升级杀毒软件和防火墙，加强防毒意识，掌握正确的防杀毒知识。 4、控制面板—管理工具—服务—RISING REALTIME MONITOR SERVICE点鼠标右键，改为手动。 5、开始-》;运行-》;msconfig-》;启动，关闭不必要的启动项，重启。 6、查看“svchost”进程。svchost.exe是Windows XP系统的一个核心进程。svchost.exe不单单只出现在Windows XP中，在使用NT内核的Windows系统中都会有svchost.exe的存在。一般在Windows 2000中svchost.exe进程的数目为2个，而在Windows XP中svchost.exe进程的数目就上升到了4个及4个以上。 1
３５２ 《商场现代化》２００７年５月（下旬刊）总第５０４ 期 缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类，分组，删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。数据挖掘所面对的数据不是特地为某个挖掘目的收集的，所以可能与分析相关的属性并未收集（或某段时间以后才开始收集），这类属性的缺失不能用缺失值的处理方法进行处理，因为它们未提供任何不完全数据的信息，它和缺失某些属性的值有着本质的区别。 一、缺失值产生的原因 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失，比如，在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案，或者回答的问题是无效的，数据录入人员失误漏录了数据。 二、缺失值的类型 缺失值从缺失的分布来讲可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全非随机缺失。完全随机缺失（ｍｉｓｓｉｎｇ ｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙ ａｔ ｒａｎｄｏｍ，ＭＣＡＲ）指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。随机缺失（ｍｉｓｓｉｎｇ ａｔ ｒａｎｄｏｍ，ＭＡＲ）指的是数据的缺失不是完全随机的，即该类数据的缺失依赖于其他完全变量。完全非随机缺失（ｍｉｓｓｉｎｇ ｎｏｔ ａｔ ｒａｎｄｏｍ，ＭＮＡＲ）指的是数据的缺失依赖于不完全变量自身。 从缺失值的所属属性上讲，如果所有的缺失值都是同一属性，那么这种缺失成为单值缺失，如果缺失值属于不同的属性，称为任意缺失。另外对于时间序列类的数据，可能存在随着时间的缺失，这种缺失称为单调缺失。 三、缺失值的处理方法对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。 １．删除含有缺失值的个案主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标，那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减小偏差。把数据不完全的个案标记后，将完整的数据个案赋予不同的权重，个案的权重可以通过ｌｏｇｉｓｔｉｃ或 ｐｒｏｂｉｔ回归求得。如果解释变量中存在对权重估计起决定行因素的 变量，那么这种方法可以有效减小偏差。如果解释变量和权重并不相关，它并不能减小偏差。对于存在多个属性缺失的情况，就需要对不同属性的缺失组合赋不同的权重，这将大大增加计算的难度，降低预测的准确性，这时权重法并不理想。 ２．可能值插补缺失值 它的思想来源是以最可能的值来插补缺失值比全部删除不完全样本所产生的信息丢失要少。在数据挖掘中，面对的通常是大型的数据库，它的属性有几十个甚至几百个，因为一个属性值的缺失而放弃大量的其他属性值，这种删除是对信息的极大浪费，所以产生了以可能值对缺失值进行插补的思想与方法。常用的有如下几种方法。 （１）均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数（即出现频率最高的值）来补齐缺失的值。 （２）利用同类均值插补。同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。假设Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２…Ｘｐ）为信息完全的变量，Ｙ为存在缺失值的变量，那么首先对Ｘ或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Ｙ做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。 （３）极大似然估计（Ｍａｘ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ，ＭＬ）。在缺失类型为随机缺失的条件下，假设模型对于完整的样本是正确的，那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计（Ｌｉｔｔｌｅａｎｄ Ｒｕｂｉｎ）。这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计，对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化（Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＥＭ）。该方法比删除个案和单值插补更有吸引力，它一个重要前提：适用于大样本。有效样本的数量足够以保证ＭＬ估计值是渐近无偏的并服从正态分布。但是这种方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。 （４）多重插补（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ，ＭＩ）。多值插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。 多重插补方法分为三个步骤：①为每个空值产生一套可能的插补值，这些值反映了无响应模型的不确定性；每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值，产生若干个完整数据集合。②每个 缺失值处理方法比较研究 ［摘 要］ 在数据收集过程中，由于各种原因可能造成数据集包括有噪声、不完整，甚至不一致的数据。这些问题将严重影响数据挖掘的质量和结果的稳健性，因此，对数据挖掘的对象进行预处理就显得尤为重要。数据的预处理分为数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减。缺失值的处理是数据的清洗的第一步。对缺失值的处理有多种方法，本文将主要分析多重插补的方法。 ［关键词］ 缺失值 插补 多重插补胡红晓 河北医科大学图书馆 谢 佳 韩 冰 西南财经大学统计学院
缺失值的处理方法 对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。 1.删除含有缺失值的个案 主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标，那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减小偏差。把数据不完全的个案标记后，将完整的数据个案赋予不同的权重，个案的权重可以通过logistic或probit回归求得。如果解释变量中存在对权重估计起决定行因素的变量，那么这种方法可以有效减小偏差。如果解释变量和权重并不相关，它并不能减小偏差。对于存在多个属性缺失的情况，就需要对不同属性的缺失组合赋不同的权重，这将大大增加计算的难度，降低预测的准确性，这时权重法并不理想。 2.可能值插补缺失值 它的思想来源是以最可能的值来插补缺失值比全部删除不完全样本所 产生的信息丢失要少。在数据挖掘中，面对的通常是大型的数据库，它的属性有几十个甚至几百个，因为一个属性值的缺失而放弃大量的其他属性值，这种删除是对信息的极大浪费，所以产生了以可能值对缺失值进行插补的思想与方法。常用的有如下几种方法。 (1)均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数(即出现频率最高的值) 来补齐缺失的值。 (2)利用同类均值插补。同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。假设X= (X1,X2…Xp)为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量，那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。 (3)极大似然估计（Max Likelihood ,ML）。在缺失类型为随机缺失的条件下，假设模型对于完整的样本是正确的，那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计（Little and Rubin）。这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计，对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。该方法比删除
CPU占用率过高的9大原因及解决方案 导读:相信你也遇到过CPU占用率过高情况吧,这是很多都会遇到的系统问题，这个故障也非常令人头痛。那么,如果出现CPU占用率过高,该如何解决呢?我们可能会采取重启，关闭系统进程来解决问题，但是事实上这样的做法并不科学。一般CPU占用率过高有九种可能，小编将为大家讲解这九大原因及解决途径,一起来看看吧. 1、防杀毒软件造成故障 由于新版的KV、金山、瑞星都加入了对网页、插件、邮件的随机监控，无疑增大了系统负担。处理方式:基本上没有合理的处理方式，尽量使用最少的监控服务吧，或者，升级你的硬件配备。 2、驱动没有经过认证，造成CPU资源占用100%大量的测试版的驱动在网上泛滥，造成了难以发现的故障原因。处理方式:尤其是显卡驱动特别要注意，建议使用微软认证的或由官方发布的驱动，并且严格核对型号、版本。 3、病毒、木马造成 大量的蠕虫病毒在系统内部迅速复制，造成CPU占用资源率据高不下。解决办法:用可靠的杀毒软件彻底清理系统内存和本地硬盘，并且打开系统设置软件，察看有无异常启动的程序。经常性更新升级杀毒软件和防火墙，加强防毒意识，掌握正确的防杀毒知识。字串8 4、控制面板—管理工具—服务—RISING REALTIME MONITOR SERVICE点鼠标右键，改为手动。 5、开始->;运行->;msconfig->;启动，关闭不必要的启动项，重启。 6、查看“svchost”进程。 svchost.exe是Windows XP系统的一个核心进程。svchost.exe不单单只出现在Windows XP中，在使用NT内核的Windows系统中都会有svchost.exe的存在。一般在Windows 2000中svchost.exe进程的数目为2个，而在Windows XP中svchost.exe进程的数目就上升到了4个及4个以上。 如何才能辨别哪些是正常的Svchost.exe进程，而哪些是病毒进程呢? Svchost.exe的键值是在“HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion\Svchost”，每个键值表示一个独立的Svchost.exe组。 微软还为我们提供了一种察看系统正在运行在Svchost.exe列表中的服务的方法。以Windows XP为例：在“运行”中输入：cmd，然后在命令行模式中输入：tasklist /svc。系统列出服务列表。如果使用的是Windows 2000系统则把前面的“tasklist /svc”命令替换为：“tlist -s”即可。 如果你怀疑计算机有可能被病毒感染，Svchost.exe的服务出现异常的话通过搜索Svchost.exe文件就可以发现异常情况。一般只会找到一个在：“C:\Windows\System32”目录下的Svchost.exe程序。如果你在其他目录下发现Svchost.exe程序的话，那很可能就是中毒了。 还有一种确认Svchost.exe是否中毒的方法是在任务管理器中察看进程的执行路径。但是由于在Windows系统自带的任务管理器不能察看进程路径，所以要使用第三方的进程察看工具。考试大论坛 上面简单的介绍了Svchost.exe进程的相关情况。总而言之，Svchost.exe是一个系统的核心进程，并不是病毒进程。但由于Svchost.exe进程的特殊性，所
电脑c p u使用率高死机怎么办 在有些时候我们的电脑c p u使用率高造成死机了，那这个问题该怎么办呢?下面就由学习啦小编来为你们 简单的介绍电脑c p u使用率高死机的解决方法吧!希望 能帮到你们哦! 电脑c p u使用率高死机的解决方法一： 1.有可能电脑中毒，大量的蠕虫病毒在系统内部迅速复制，造成C P U占用极速增加。建议用可靠的杀毒软件彻底清理系统内存和本地硬盘，并打开系统设置软件，查看有无。 2.很多人都喜欢将软件设置成开机启动，电脑的启动项越来越多，C P U使用率自然就会明显升高。建议大家关闭不必要的启动项，点击开始运行输入m s c o n f i g 关闭不需要的启动项。 3.显卡等硬件配置没有满足需求的情况下，运行大型程序，比如网游，C P U占用率当然会高。建议在运行大型程序之前，查看电脑配置是否满足运行该程序的最低配置，如果确实是电脑配置不行的话，那就要将电脑进行硬件升级了。 4.有时候系统文件会出现错误，可能造成C P U使用
率高，甚至是高达100%。可以用系统自带的分区检查和整理工具进行检查和整理，开始运行输入C M D，在命令行里输入c h k d s k d:/b/x，硬盘碎片用系统自带的就行;针对坏道，可以用硬盘坏道测试修复软件测试确定 存在后，进行修复。 电脑c p u使用率高死机的解决方法二： 一般开机就假死的情况，基本都是在用户进入 W i n d o w s桌面时产生，而且其C P U使用率高达100%，出现这种问题的主要原因，是由于系统加载的启动程序过多，造成C P U工作超负荷的结果。 通常情况下，正常的W i n d o w s环境，无非在启动程序里加载，系统启动程序、杀毒启动程序、Q Q启动程序，以及其他应用程序等，这些根本就消耗不了多少C P U资源。所以说碰到这种情况，多半数是你系统身中病毒，而导致机器假死的情况出现。 解决办法：在启动计算机时，不停的敲击F8键进入到系统安全模式下，然后打开运行对话框，输入 m s c o n f i g命令回车，进入系统配置实用程序界面。 然后切入至启动标签(如图1)，将里面可疑启动项复选框勾去掉后，单击确定按钮，重起进入正常的W i n d o w s
这些缺失值不仅意味着信息空白，更重要的是它会影响后续数据挖掘和统计 分析等工作的进行。一般对缺失值处理的方法包括删除不完整记录、当作特殊值处理或者插补空值。显然，插补的方法不管从量上还是质上，对数据的处理结果都要好于前两种。目前国内外已提出了很多有关缺失值填充的方法。尽管这些方法在各自的应用环境下都得到了很好的效果，但仍然存在一些不足。比如，一些模型像决策树需要指定类属性与条件属性，这样的模型每处理一个属性就要训练一次模型，效率很低。其次，很多算法对高维数据的处理能力有限，引入无用的变量不仅影响执行效率，而且会干扰最终填充效果。第三、在没有真值作为对比的情况下，无法评价不同属性的填充效果。最后，很多算法只适用于小数据集，远远无法满足目前对大量数据的处理要求。为解决上述问题，本文给出了一个基于贝叶斯网和概率推理的填充方法。与常用的贝叶斯网构建算法不同，本文针对缺失值填充这一特定的应用前提，从挖掘属性相关性入手构建网络。建立贝叶斯网时不设定任何目标属性，由影响最大的属性作为根。这一过程不需要用户对数据有太多了解，完全由算法自动完成。根据贝叶斯网自身的条件独立性假设可以分解对多维联合概率的求解，降低在处理高维数据时的复杂度。填充值根据概率推理结果得到。推理产生的概率信息能够反映填充值的不确定程度，即概率越小，准确率越低，反之，准确率越高。这就为评价填充质量提供了一个参考。为使算法适用于混合属性集，本文在贝叶斯网中加入了对连续属性的处理，所有属性的填充均在一个模型下完成。针对大数据集，应用并行技术来解决效率问题。本文给出了算法在Map-Reduce 中的实现。实验部分分别验证了贝叶斯网构建算法和概率推理算法的有效性并对比分析了整个填充算法的准确率；并行处理部分给出了并行效率并分析了影响并行性能的因素。
电脑CPU使用率久高不降怎么办!~ 计算机CPU占用率高的几种可能原因 第一：电脑运行了过多的程序，设置并推出程序，不要让程序开机自动运行； 第二：后台启动项过多，关闭不必要的启动项；打开开始菜单->运行->输入msconfig->启动，关闭不必要的启动项，使得电脑cup下降。 第三：安装了不当的杀毒软件或这是杀毒软件冲突也会造成cpu过高；安装一个知名的可靠杀毒软件就可；推荐永久免费的金山毒霸杀毒软件https://www.doczj.com/doc/bb11197554.html,/ 第四：某些程序BUG，会造成CPU100% 占用,例如遨游浏览器是不是会CPU100%,打开控制面板，结束CUP过多的程序。 第五、电脑中了病毒和木马造成
电脑中大量的蠕虫病毒在电脑系统内部迅速自我复制，造成CPU占用率高。处理方法：下载可靠的杀毒软件，对电脑进行全盘杀毒。 怎么能够使CPU使用率降下来呢?基本上没有什么程序,也没有病毒!但是CPU使用率却老高不降! 最佳答案 CPU占用率高的九种可能 1、防杀毒软件造成故障 由于新版的KV、金山、瑞星都加入了对网页、插件、邮件的随机监控，无疑增大了系统负担。处理方式:基本上没有合理的处理方式，尽量使用最少的监控服务吧，者，升级你的硬件配备。 2、驱动没有经过认证，造成CPU资源占用100% 大量的测试版的驱动在网上泛滥，造成了难以发现的故障原因。处理方式:尤其是显卡驱动特别要注意，建议使用微软认证的或由官方发布的驱动，并且严格核对型号、版本。 3、病毒、木马造成 大量的蠕虫病毒在系统内部迅速复制，造成CPU占用资源率据高不下。解决办法:用可靠的杀毒软件彻底清理系统内存和本地硬盘，并且打开系统设置软件，察看有无异常启动的程序。经常性更新升级杀毒软件和防火墙，加强防毒意识，掌握正确的防杀毒知识。 4、控制面板—管理工具—服务—RISING REALTIME MONITOR SERVICE点鼠标右键，改为手动。