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twostep聚类算法两步聚类算法（Two-Step Cluster）是一种聚类方法，它主要包含两个步骤：预聚类（pre-clustering）和聚类（clustering）。
在预聚类步骤中，使用一个快速的聚类算法将数据集划分为若干个较小的子集，也称为“网格”。
这个聚类算法通常选择K-means算法，因为它既快速又适用于处理连续变量。
同时，需要选择适当的簇的数量。
在聚类步骤中，使用密度连接方法（Density Linkage）来合并预聚类中的网格。
在这个过程中，需要选择合适的连接方式和合并的阈值。
两步聚类的优点是它可以处理不同类型的变量，包括连续变量和离散变量。
此外，它还可以处理缺失值，因为它使用了一种基于概率模型的方法来估计缺失值。
以上是两步聚类的基本介绍，如需了解更多信息，建议查阅专业书籍或论文。
两步聚类的算法流程如下：1. 预聚类：* 将数据集分成K个子集，每个子集称为一个网格。
这个过程可以使用K-means算法实现。
* 在每个网格中，计算每个数据点到网格中心的距离，并将该数据点标记为该网格的成员。
2. 聚类：* 对于每个网格，找到该网格中所有其他网格的距离，并计算它们的平均距离。
* 将平均距离小于某个阈值的所有网格合并成一个新的网格。
这个过程可以通过计算所有网格间的最小距离来实现。
* 重复步骤2，直到所有的网格都合并成一个大的聚类。
3. 结果评估：* 对于每个聚类，计算其内部密度（即聚类内所有数据点之间的平均距离）。
* 如果某个聚类的内部密度低于某个阈值，则将该聚类进一步拆分为两个或更多的子聚类。
* 重复步骤3，直到所有的聚类都满足内部密度要求。
4. 结果输出：* 将最终的聚类结果作为输出。
需要注意的是，两步聚类的效率和效果取决于预聚类的质量和聚类算法的选择。
因此，在实际应用中，需要根据数据集的特点和实际需求选择合适的预聚类算法和聚类算法。
同时，也需要根据实际情况选择合适的阈值和参数。
浅谈文本聚类算法对网络热点发现精准度的影响3800字[摘要] 面对舆情载体已从传统媒体向互联网转移的新形势，从网络舆情热点发现的主要技术出发，研究网络舆情热点发展的规律，准确把握网络舆情热点，提高网络舆情的精准度。
在此基础上，重点分析文本聚类中不同种类的算法研究对网络热点发现精准度的影响。
[关键词] 网络舆情；热点发现；文本聚类；精准度doi ：10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 17. 092[中图分类号] TP391 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）17- 0194- 020 引言网络技术迅速发展的今天，互联网俨然成了民众关注社会万象的首要通道。
如何在网络舆情信息采集的海量信息中快速准确地提取出热点信息，准确地把握热点并研究其形成的规律和发展的形势，成为网络热点研究领域中急需解决的问题。
如何在网络舆情信息采集的基础上进行舆情汇集，研究网络舆情热点发展的规律，准确把握网络舆情热点，提高网络舆情的精准度，对于正确引导网络舆论具有十分重要的现实意义。
在网络舆情热点发现的研究中，以文本聚类算法技术研究居多，将文本聚类相关理论技术应用到网络舆情热点的发现，可以大大地提高热点发现的准确度和有效性。
因此文本聚类算法的研究对于网络热点信息的发现也就具有了十分重要的意义。
1 网络热点发现研究现状我国最早以“舆情”为研究目标的研究所是始建于1999年10月的天津市社会科学院舆情研究所。
目前国内对于网络舆情热点发现的研究，主要集中于两个方面：对于中文的信息处理和数据挖掘的研究领域。
在中文的信息处理方面，主要是对于词频统计方式的研究，根据文献中所述，中文信息处理方面主要涉及的技术有识别新词、未统计过的词、中文和英文的相关分词技术等方面。
在数据挖掘研究领域主要涉及的相关内容有：自动分类、文本的聚类、智能检索以及相关舆情信息的采集等方面，并取得了一定的成果。
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据,它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理.4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据,使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP 实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发"的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则.10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段:以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据.2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL过程产生的数据(即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
一、填空题1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP 实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
11、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
12、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
13、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
14、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
化工生产中异常数据处理本文面向实际化工生产过程的软测量技术，融合了大量的现场观测数据，其中的任一异常数据（野值）的出现都可能导致模型的预测效果下降，甚至完全失败，因此对测量数据进行预处理非常重要。
以延迟焦化过程焦炭产率软测量模型为例，考虑以多变量的聚类分析为异常样本数据的识别方法，进行识别异常样本数据并解释这些异常样本对后继建模结果的影响。
本文首先总结、探讨关于数据挖掘、离群点分析、聚类算法方面取得的已有主要研究成果。
并详细介绍了基于密度的聚类算法和神经网络，并结合延迟焦化过程焦炭产率软测量模型，对原数据做成分分析和神经网络，再对处理过的数据进行成分分析和神经网络分析，并对它们进行比较。
关键词：聚类分析；离群点；异常数据；目录1 绪论11.1 课题背景11.2 课题研究的目的和意义11.3 数据挖掘研究现状22 异常数据处理方法52.1 数据挖掘52.2 数据挖掘的方法和技术62.2.1 数据挖掘的方法62.2.2 数据挖掘的技术72.3 聚类方法82.3.1 划分方法92.3.2 层次方法102.3.3 基于网格的方法122.3.4 基于模型的方法132.3.5 基于密度的方法152.4 离群点的识别方法163 PCA和神经网络的应用193.1 主成分分析(PCA)介绍193.1.1 主成分分析的数学模型193.1.2 主成分的几何意义203.1.3 主成分的推导203.1.4 样本主成分的导出213.2 延迟焦化模型213.2.1 模型假设223.3 数据处理233.4 结果与讨论284 总结与展望291 绪论1.1 课题背景随着经济的发展，企业活动日益错综复杂，交易数量愈加庞大，同时由于计算机技术、数据库技术及数据存储技术的不断发展，信息技术正在以前所未有的速度广泛地应用于社会经济生活的各个领域，有力地推动着人类社会的发展。
人们产生和收集数据的能力得到迅速提高，很多企业开始引入计算机技术进行管理，如企业资源计划系统(企业资源规划)和供应链管理系统(供应链管理)等。
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。
2016阿里巴巴数据分析校园招聘笔试21道题，100分，60分钟一、单选题（10）1.想了解上海市小学生的身高，需要抽取500个样本，这项调查中的样本是A.从中抽取的500名学生的身高B.上海市全部小学生的身高C.从中抽取的500名小学生D.上海市全部小学生2.以下对k-means聚类算法解释正确的是A.能自动识别类的个数，随即挑选初始点为中心点计算B.能自动识别类的个数，不是随即挑选初始点为中心点计算C.不能自动识别类的个数，随即挑选初始点为中心点计算D.不能自动识别类的个数，不是随即挑选初始点为中心点计算3.以下哪个是常见的时间序列算法模型A.RSIB.MACDC.ARMAD.KDJ4.有个袋子装有2个红球，2个蓝球，1个黄球，取出球之后不再放回，请问取两次出来的球是相同颜色的概率是多少A.0.3333B.0.2500C.0.2000D.0.16675.65，8，50，15，37，24，（）。
括号中的数字是（）A.25B.26C.22D.276.一组数据，均值>中位数>众数，问这组数据A.左偏B.右偏C.钟型D.对称7. SQL 语言允许使用通配符进行字符串匹配的操作，其中’%’可以表示 A ． 零个字符 B ． 1个字符 C ． 多个字符 D ． 以上都是8. 关于正态分布，下列说法错误的是 A. 正态分布具有集中性与对称性B. 正态分布的军事与方差能够决定正态分布的位置与形态C. 正态分布的偏度为0，峰度为1D. 标准正态分布的均值为0，方差为19. 以下不同的场景中，使用分析方法不正确的有A. 根据商家最近一年的经营与服务数据，用聚类算法判断出天猫商家在各自主营类目下所属的商家层级B. 根据商家近几年的成交数据，用聚类算法拟合出用户未来一个月可能的消费金额公式C. 用关联规则算法分析出购买汽车坐垫的买家是否适合推荐汽车脚垫D. 根据用户最近购买的商品信息，用决策树算法识别出淘宝买家可能是男还是女10. 下列时间序列模型中，那个模型可以较好地拟合波动性的分析与预测 A. AR 模型 B. MA 模型 C. ARMA 模型 D. GARCH 模型二、多选题（5）11. Excel 工作簿a 中有两列id 、age ，工作簿b 中有一列id ，需要找到工作簿b 中id 对应的age ，可用的函数包括 A. Index+match B. Vlookup C. Hlookup D. Find E. If F. Like12. 现在有M 个桶，每个桶都有N 个乒乓球，乒乓球的颜色有K 种，并且假设第i 个桶第j 种颜色的球的个数为ij C ，比例为ijij C R N=，现在要求颜色纯度越高，下列哪种算法描述是合理的 A.()/ijN K C -∑越小越纯B. ()-*ijijC LOG R ∑越小越纯C.()1-*ijijR R ∑越小越纯D. ()()1-1-ijijR R ∑越小越纯E.()21-ij R ∑越小越纯F. ()-*ijijR LOG R ∑越小越纯13. 关于相关系数，下列描述中正确的有：A. 相关系数为0.8时，说明两个变量之间呈正相关关系B. 相关系数等于1相较于相关系数等于-1，前者的相关性更强C. 相关性等于1相较于相关系数等于0，前者的相关性更强D. Pearson 相关系数衡量了两个定序变量之间爱你的相关程度E. Spearman 相关系数可以衡量两个定序变量之间的相关程度F. 性关系数为0.2相较于-0.8，前者的相关性更强14. 关于线性回归的描述，以下正确的有A. 基本假设包括随即干扰项是均值为0的同方差正态分布B. 基本假设包括随即干扰项下是均值为0的同方差正态分布C. 在违背基本假设时，普通最小二乘法估计量不再是最佳线性无偏估计量D. 在违背基本假设时，模型不在可以估计E. 可以用DW 检验残差是否存在序列相关性F. 多重共线性会使得参数估计值方差减少15. 下列哪些方法可以用来对高位数据进行降维 A. LASSO B. 主成分分析 C. 聚类分析 D. 小波分析法 E. 线性判别法F. 拉普拉斯特征映射三、问答题16. 程序员A 在某个环境中编写代码，发现这个环境中只有一个函数rand9能产生1-9这9个数字，请问他该如何使用这个rand9函数编写一个能随机产生1-10的10个数字的rand10函数18.公司要构建淘宝商家健康指数，所以要对最近1年内交易的淘宝商家进行问卷调研。
