Clustering of interval data based on city-block distances
Clustering of interval data based on city–block distances
Renata M.C.R.de Souza *,Francisco de A.T.de Carvalho
Centro de Informatica––CIn/UFPE,Av.Prof Luiz Freire,s/n,Cidade Universitaria,CEP 50.740-540Recife-PE,Brazil
Received 14February 2003;received in revised form 8September 2003
Abstract
The recording of interval data has become a common practice with the recent advances in database technologies.This paper introduces clustering methods for interval data based on the dynamic cluster algorithm.Two methods are considered:one with adaptive distances and the other without.ó2003Elsevier B.V.All rights reserved.
Keywords:Symbolic data analysis;Dynamic cluster algorithm;Interval data;Adaptive distances;L 1distance
1.Introduction
Cluster analysis is an exploratory data analysis tool whose aim is to organize a set of items (usu-ally represented as a vector of quantitative values in a multidimensional space)into clusters such that items within a given cluster have a high degree of similarity,whereas items belonging to di?erent clusters have a high degree of dissimilarity.Cluster analysis techniques can be divided into hierarchi-cal and partitional methods.
Hierarchical methods yields complete hierar-chy,i.e.,a nested sequence of input data partitions (Jain and Dubes,1988;Jain et al.,1999).Hierar-chical methods can be either agglomerative or divisive.Agglomerative methods yield a sequence of nested partitions starting with trivial clustering,
where each item is in a unique cluster,and ending with the trivial clustering,where all items are in the same cluster.A divisive method starts with all items in a single cluster and performs divisions until a stopping criterion is met (usually,until obtaining a partition of singleton clusters).
Partitional methods aim to place a single par-tition of the input data into a ?xed number of clusters.These methods identify the partition that optimizes (usually locally)an adequacy criterion.To improve the quality of the clusters,the algo-rithm is run multiple times with di?erent starting points and the best con?guration obtained from the total number of runs is used as the output clustering.
The dynamic cluster algorithms are iterative two-step relocation algorithms involving the con-struction of the clusters at each iteration and the identi?cation of a suitable representation or pro-totype (means,axes,probability laws,groups of elements,etc.)for each cluster by locally optimiz-ing an adequacy criterion between the clusters and
*Corresponding author.Tel.:+55-81-99423565;fax:+55-81-32718438.
E-mail addresses:rmcrs@cin.ufpe.br (R.M.C.R.de Souza),fatc@cin.ufpe.br (F.de.A.T.de Carvalho).
0167-8655/$-see front matter ó2003Elsevier B.V.All rights reserved.
doi:10.1016/j.patrec.2003.10.016
Pattern Recognition Letters 25(2004)
353–365
https://www.wendangku.net/doc/593341520.html,/locate/patrec
their corresponding representation(Diday and Simon,1976).They perform an allocation step in order to assign the individuals to the classes according to their proximity to the prototypes. This is followed by a representation step where the prototypes are updated according to the assign-ment of the individuals in the allocation step,until achieving the convergence of the algorithm, when the adequacy criterion reaches a stationary value.
The adaptive dynamic cluster algorithms(Diday and Govaert,1977)also optimize a criterion based on a?tting measure between the clusters and their representation,but at each iteration there is a di?erent distance to the comparison of each cluster with its representation.The idea is to asso-ciate each cluster with a distance which is de?ned according to the intra-class structure of the cluster. The advantage of these adaptive distances is that the clustering algorithm is able to recognize clusters of di?erent shapes and sizes.
Objects to be clustered are usually represented as a vector of quantitative measurements,but due to the recent advances in database technologies it is now common to record interval data,which is why this kind of data has been widely used in real world applications.Table1shows an example of an interval data table,where each cell contains the monthly mean of the minimum and the maximum daily temperatures recorded at60meteorological stations in China(see https://www.wendangku.net/doc/593341520.html,/datasets/ ds578.5/data/).
Symbolic data analysis(SDA)is a new domain in the area of knowledge discovery and data management,related to multivariate analysis, pattern recognition and arti?cial intelligence.It aims to provide suitable methods(clustering,fac-torial techniques,decision tree,etc.)for managing aggregated data described through multi-valued variables,where there are sets of categories, intervals,or weight(probability)distributions in the cells of the data table(for more details about SDA,see www.jsda.unina2.it).In this so-called symbolic data table,the rows are the symbolic objects and the columns are the symbolic variables (Bock and Diday,2000).A symbolic variable is de?ned according to its type of domain.For example,for an object,an interval variable takes an interval of R(the set of real numbers).
SDA has provided suitable tools for clustering symbolic data.Concerning hierarchical methods, an agglomerative approach has been introduced which forms composite symbolic objects using a join operator whenever mutual pairs of symbolic objects are selected for agglomeration based on minimum dissimilarity(Gowda and Diday,1991) or maximum similarity(Gowda and Diday,1992). Ichino and Yaguchi(1994)de?ne generalized Minkowski metrics for mixed feature variables and presents dendrograms obtained from the applica-tion of standard linkage methods for data sets containing numeric and symbolic feature values. Gowda and Ravi(1995a,b)have presented,res-pectively,divisive and agglomerative algorithms for symbolic data based on the combined usage of similarity and dissimilarity measures.These prox-imity(similarity or dissimilarity)measures are de-?ned on the basis of the position,span and content of symbolic objects.Chavent(1998)has proposed a divisive clustering method for symbolic data which simultaneously furnishes a hierarchy of the symbolic data set and a monothetic characteriza-tion of each cluster in the hierarchy.El-Sonbaty and Ismail(1998a)have introduced an on-line agglomerative hierarchical technique based on the concept of a single-linkage method for clustering
Table1
Monthly mean of the minimum and the maximum daily temperatures recorded at60meteorological stations in China
Stations Monthly temperature([min:max]),year1998
January February...November December
AnQing[1.8:7.1][2.1:7.2]...[7.8:17.9][4.3:11.8] .................. ZhiJiang[2.7:8.4][2.7:8.7]...[8.2:20][5.1:13.3] 354R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365
both symbolic and numerical data.Gowda and Ravi(1999a)have presented a hierarchical clus-tering algorithm for symbolic objects based on the gravitational approach,which is inspired on the movement of particles in space due to their mutual gravitational attraction.Gowda and Ravi (1999b)present an ISODATA clustering proce-dure for symbolic objects using distributed genetic algorithms.
SDA has also provided partitioning cluster algorithms for symbolic data:Diday and Brito (1989)used a transfer algorithm to partition a set of symbolic objects into clusters described by weight distribution vectors.El-Sonbaty and Ismail (1998b)have presented a fuzzy k-means algorithm to cluster symbolic data described by di?erent types of symbolic variables.Verde et al.(2001) introduced a dynamic cluster algorithm for sym-bolic data considering context dependent proxi-mity functions where the cluster prototypes are weight distribution vectors.Gordon(2000)pre-sented an iterative relocation algorithm to parti-tion a set of symbolic objects into classes so as to minimize the sum of the description potentials of the classes.Chavent and Lechevallier(2002)pro-posed a dynamic cluster algorithm for interval data where the prototype is de?ned by the opti-mization of a criterion based on the Hausdor?distance.
However,none of the methods for clustering symbolic data presented thus far uses adaptive distances.The main contribution of this paper is to introduce adaptive and non-adaptive partitioning cluster methods for interval data based on city–block distances.Indeed,we present two dynamic cluster methods for partitioning a set of symbolic objects where each object is represented by a vec-tor of intervals.The?rst method uses a suitable extension of the L1Minkowski distance which compares a pair of vector of intervals(Section2). The second method utilizes two adaptive versions of this extended L1distance for interval data (Section3):in the?rst version,the adaptive dis-tance has only a single component,whereas it has two components in the second version.In both methods,the prototype of each cluster is also represented by a vector of intervals,where the bounds of the intervals for a variable are,respec-tively,the median of the set of lower bounds and the median of the set of upper bounds of the intervals of the objects belonging to the cluster for the same variable.In order to show the usefulness of these methods,several symbolic data sets ranging from di?erent degrees of clustering di?-culty(Gowda and Krishna,1978)and a real symbolic data set were considered(Section4). Additionally,a comparative study involving the adaptive method based on the extended single component L1distance and the standard adaptive dynamic cluster algorithm based on L1distance (Diday and Govaert,1977)computed on the cen-ter of the intervals is also presented.The evalua-tion of these clustering results is based on an external validity index(Hubert and Arabie,1985) in the framework of a Monte Carlo experience with100replications of each set.The average external validity index for each method is calcu-lated and compared by using the paired Student?s t-test at the signi?cance level of5%.The con-cluding remarks are given in Section5.
2.The dynamic cluster method
A number of di?erent de?nitions of symbolic objects are available in the literature.Here,we follow those given by Diday(1988),Gowda and Diday(1991)and Bock and Diday(2000):sym-bolic objects are de?ned by a logical conjunction of events linking values and variables in which the variables can take one or more values and all ob-jects need not be de?ned by the same variables.
An event is a value–variable pair that links feature variables and feature values of objects.For example,e??colour?f white;red g is an event that indicates that the variable colour takes either a white or a red value.A symbolic object is a conjunction of events pertaining to a particular object.For example,s??colour?f green;red g ^?height??160;190 is a symbolic object having the following properties:(a)colour is either green or red and(b)height ranges between160and190. Following Bock and Diday(2000),the symbolic object s can be represented by the vector of fea-tures x?ef green;red g;?160;190 T.
R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365355
Here,we are concerned with symbolic objects which are represented by a vector of intervals(we consider a point as an interval with equal lower and upper bounds).Let E?f s1;...;s n g be a set of n symbolic objects described by p interval variables. Each object s iei?1;...;nTis represented as a
vector of intervals x i?ex1
i ;...;x p iT,where x j i?
?a j i;b j i 2I?f?a;b :a;b2R;a6b gej?1;...;pT. According to the standard dynamic cluster algo-rithm,our method searches for a partition P?eC1;...;C KTof E in K classes and a set of class prototypes G?eG1;...;G KTwhich locally mini-mizes an adequacy criterion WeP;GT.
In this paper,the class prototype G k of class C k ek?1;...;KTis also represented as a vector of
intervals g k?eg1
k ;...;g p
k
T,where g j
k
??a j
k
;b j
k
2
I?f?a;b :a;b2R;a6b g,and the partitioning criterion is de?ned as
WeP;GT?
X K
k?1X
i2C k
dex i;g kTe1T
where dex i;g kTis a dissimilarity measure between an object s i2C k and the class prototype G k of C k.
2.1.A city–block distance function between two vectors of intervals
Many proximity indices have been introduced in the literature for interval data(as well as for other types of symbolic data).Gowda and Diday (1991,1992)introduced,respectively,dissimilarity and similarity functions with position,span and content components.The position component indicates the relative positions of two feature val-ues on real line.The span component indicates the relative sizes of the feature values without referring to their common aspects.The content component is a measure of the common aspects between two feature values.Ichino and Yaguchi (1994)presented the generalized Minkowski met-rics for mixed feature variables.Similarity and dissimilarity measures between symbolic data constrained by dependency rules between feature values can be found in(de Carvalho,1994;de Carvalho and Souza,1998).Gowda and Ravi (1995a,b)introduced other similarity(sin compo-nents)and dissimilarity(cos components)func-tions with position,span and content components. Chavent and Lechevallier(2002)used Hausdor?distance to compare interval data.
The aim of this paper is to extend the dynamic cluster algorithm based on adaptive and non-adaptive L1metrics(Diday and Govaert,1997), conceived for standard quantitative data,for symbolic interval data.The dynamic cluster algo-rithms are iterative two-step relocation algorithms involving the identi?cation of a prototype for each cluster during each iteration.The identi?cation of the cluster prototype depends exclusively on the properties of the distance function which measures the proximity between the cluster and the proto-type.This iterative optimization problem is easily solved in this paper by considering a distance function which is a suitable extension of the L1 metric to interval data.
Let x i?ex1
i
;...;x p iTand g k?eg1
k
;...;g p
k
Tbe, respectively,the representation of an object s i2C k and the representation of a class prototype G k of C k.We de?ne the dissimilarity between the two vectors of intervals x i and g k as
dex i;g kT?
X p
j?1
/ex j i;g j
k
Te2T
where/ex j i;g j
k
T?j a j iàa j
k
jtj b j iàb j
k
j is the sum of the di?erences between the lower bounds and the upper bounds of the intervals x j i??a j i;b j i and
g j
k
??a j
k
;b j
k
.This corresponds to represent an interval?a;b as a pointea;bT2R2,where the lower bounds of the intervals are represented in the x-axis,and the upper bounds in the y-axis,and then compute the L1distance between the points
ea j i;b j iTandea j i;b j
i
T.Therefore the distance function in Eq.(2)is a suitable extension of the L1metric to interval data.
2.2.The optimized class prototypes
The problem is to?nd the class prototype G k of the class C k which minimizes an adequacy criterion measuring the dissimilarity between G k and C k. Therefore,we search for the vector of intervals
g k?eg1
k
;...;g p
k
T?e?a1
k
;b1
k
;...;?a p
k
;b p
k
Twhich mini-mizes the following adequacy criterion:
356R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365
Deg kT?
X
i2C k dex i;g kT?
X
i2C k
X p
j?1
/ex j i;g j
k
T
?
X p
j?1X
i2C k
/ex j i;g j
k
Te3T
The criterion D being additive,the problem be-
comes to?nd for j?1;...;p,the interval g j
k ?
?a j
k ;b j
k
which minimizes
X i2C k /ex j i;g j
k
T?
X
i2C k
ej a j iàa j
k
jtj b j iàb j
k
jTe4T
This yields two known minimization problems in
L1norm:?nd a j
k 2R and b j
k
2R which minimize,
respectively,
X i2C k j a j iàa j
k
j and
X
i2C k
j b j iàb j
k
je5T
Proposition2.1.a j
k is the median of the set
f a j i;i2C k g,the set of lower bounds of the intervals
x j i??a j i;b j i ;i2C k,and b j
k is the median of the set
f b j i;i2C k g,the set of upper bounds of the intervals x j i??a j i;b j i ;i2C k.
The proof of the Proposition2.1can be found in(Govaert,1975).
2.3.The dynamic cluster algorithm
As in the standard dynamic cluster algorithm, our method searches for the partition P?eC1;...;
C KTof E in K classes and the set of class prototypes G?eG1;...;G KTwhich locally minimizes the fol-lowing adequacy criterion:
WeP;GT?
X K
k?1X
i2C k
dex i;g kT
?
X K
k?1X
i2C k
X p
j?1
ej a j iàa j
k
jtj b j iàb j
k
jTe6T
Like the standard dynamic cluster algorithm,this method performs an allocation step in order to assign the individuals to the classes according to their proximity to the class prototypes.This is followed by a representation step where the class prototypes are updated according to the assign-ment of the individuals in the allocation step, until achieving the convergence of the algorithm when the adequacy criterion reaches a stationary value.
Schema of the dynamic cluster algorithm
(1)Initialization
Choose a partition f C1;...;C k g of E randomly
or choose k distinct objects g1;...;g K belong-ing to E and assign each object i to the closest prototype y k?ek??arg min k?1;...;K
P p
j?1
ej a j ià
a j
k
jtj b j iàb j
k
jTTto construct the initial parti-tion f C1;...;C k g.
(2)Representation step
For k?1to K compute the prototype g k?
eg1
k
;...;g p
k
Twith g j
k
??a j
k
;b j
k
,where a j
k
is the
median of f a j i;i2C k g and b j
k
is the median of f b j i;i2C k g.
(3)Allocation step
test0
for?i?1to n do
de?ne the cluster C k?such that
ek??arg min k?1;...;K
P p
j?1
ej a j iàa j
k
jt
j b j iàb j
k
jTT
if i2C k and k??k
test1
C k?C k?[i
C k C k n i
(4)Stopping criterion
If test?0then STOP,else go to(2).
3.The adaptive dynamic cluster method
According to the standard dynamic cluster algorithm with adaptive distances,at each itera-tion there is a di?erent distance associated with each cluster,i.e.,the distance is not determined once and for all,furthermore is di?erent from one class to another.
Our method looks for a partition P?eC1;...;
C KTof E in K classes,its corresponding set of K class prototypes G?eG1;...;G KTand set of K di?erent distances D?ed1;...;d KTassociated with the clusters such that an adequacy criterion WeP;GTthat measures the?tting between the
R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365357
clusters and their representation is locally mini-mized.
Again,the class prototypes G k of class C k,k?1;...;K,is represented by a vector of intervals
g k?eg1
k ;...;g p
k
T,where g j
k
??a j
k
;b j
k
2I?f?a;b j a;
b2R;a6b g,and the partitioning criterion is now de?ned as
WeP;GT?
X K
k?1X
i2C k
d kex i;g kTe7T
where d kex i;g kTis an adaptive dissimilarity mea-sure between an object s i2C k and the class pro-totype G k of C k.
3.1.Adaptive distance measures between two vectors of intervals
In this subsection,we introduce two adaptive versions of the city–block distance between two vectors of intervals given in Eq.(2).Again,let
x i?ex1
i ;...;x p iTand g k?eg1
k
;...;g p
k
Tbe,respec-
tively,the representation of an object s i2C k and the representation of a class prototype G k of C k.
3.1.1.One-component adaptive city–block distance
This adaptive distance d k is de?ned according to the structure of a cluster C k and is described
by a vector of coe?cients k k?ek1
k ;...;k p
k
T.We
de?ne the one-component adaptive city–block dis-tance between the two vectors of intervals x i and g k as
d kex i;g kT?
X p
j?1k j
k
/ex j i;g j
k
T
?
X p
j?1k j
k
ej a j iàa j
k
jtj b j iàb j
k
jTe8T
3.1.2.Two-component adaptive city–block distance
This adaptive distance d k is also de?ned ac-cording to the structure of a cluster C k and is de-
scribed by the vectors of coe?cients k kL?ek1
kL ;...;
k p kL Tand k kU?ek1
kU
;...;k p
kU
T.We de?ne the two-
component adaptive city–block distance between the two vectors of intervals x i and g k as d kex i;g kT?
X p
j?1
ek j
kL
j a j iàa j
k
jtk j
kU
j b j iàb j
k
jTe9T
The main di?erence between these two adaptive versions of the city–block distance is that the two-component version manages the interval lower and upper bounds independently,whereas the one-component version does not.
3.2.The optimizing problem
The optimizing problem is stated as follows:?nd the class prototype G k of the class C k and the adaptive city–block distance d k associated to C k which minimizes an adequacy criterion measuring the dissimilarity between this class prototype G k and the class C k according to d k.
3.2.1.One-component adaptive city–block distance
For a?xed one-component adaptive city–block distance d k,we search for the vector of inter-
vals g k?eg1
k
;...;g p
k
T?e?a1
k
;b1
k
;...;?a p
k
;b p
k
Twhich minimizes the following adequacy criterion:
D1eg k;k kT?
X
i2C k
d kex i;g kT
?
X p
j?1
k j
k
X
i2C k
j a j iàa j
k
jtj b j iàb j
k
je10T
The criterion D1being additive,the problem be-
comes to?nd for j?1;...;p,the interval g j
k
?
?a j
k
;b j
k
which minimizes
P
i2C k
j a j iàa j
k
jtj b j iàb j
k
j. The solution,as we know from Section 2.2,is respectively,the median of f a j i;i2C k g,the lower bounds of the intervals x j i??a j i;b j i ;i2C k,and the median of f b j i;i2C k g,the upper bounds of the intervals x j i??a j i;b j i ;i2C k.
For a?xed class prototype G k,represented by the vector of intervals g k,we search for k k?
ek1
k
;...;k p
k
Twhich minimizes the adequacy crite-rion D1eg k;k kTgiven by Eq.(10).According to the standard adaptive method(Diday and Govaert,
1977),we look for the coe?cient k j
k
ej?1;...;pTthat satis?es the following restrictions:
(1)k j
k
>0
(2)
Q p
j?1
k j
k
?1
358R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365
Proposition3.1.The coefficient k j
k which satisfies
the restrictions(1)and(2)and minimizes the crite-rion D1eg k;k kTgiven by the Eq.(10)is
k j k ?
Q p
h?1
P
i2C k
j a h
i
àa h
k
jtj b h
i
àb h
k
j
h i1p
P
i2C k
j a j iàa j
k
jtj b j iàb j
k
j
e11TThe proof of the Proposition3.1is obtained by
the Lagrange multipliers method and can be found in(Govaert,1975).
3.2.2.Two-component adaptive city–block distance
For a?xed two-component adaptive city–block distance d k,we now search for the vector of
intervals g k?eg1
k ;...;g p
k
T?e?a1
k
;b1
k
;...;?a p
k
;b p
k
T
which minimizes the following adequacy criterion: D2eg k;k kL;k kUT?
X
i2C k
d kex i;g kT
?
X p
j?1k j
kL
X
i2C k
j a j iàa j
k
j
t
X p
j?1k j
kU
X
i2C k
j b j iàb j
k
je12T
The criterion D2being additive,the problem be-
comes to?nd for j?1;...;p,the interval g j
k ?
?a j
k ;b j
k
which minimizes
P
i2C k
j a j iàa j
k
j and
P
i2C k j b j iàb j
k
j.The solution,as we know from
Section2.2,is respectively,the median of f a j i;i2 C k g,the lower bounds of the intervals x j i??a j i;b j i ; i2C k,and the median of f b j i;i2C k g,the upper bounds of the intervals x j i??a j i;b j i ;i2C k.
Again,for a?xed class prototype G k,repre-sented by the vector of intervals g k,we search for
k kL?ek1
kL ;...;k p
kL
Tand k kU?ek1
kU
;...;k p
kU
Twhich
minimize the adequacy criterion D2eg k;k kL;k kUT
given by Eq.(12).The coe?cients k j
kL and k j
kU
which satisfy the restrictions(1)and(2)and min-imize the criterion D2eg k;k kL;k kUTgiven by the Eq.
(12)are also obtained by the Lagrange multipliers method.These are
k j kL ?
Q p
h?1
P
i2C k
j a h
i
àa h
k
j
h i1p
P
i2C k
j a j iàa j
k
j
;
k j iU ?
Q p
h?1
P
i2C k
j b h
i
àb h
k
j
h i1p
P
i2C k
j b j iàb j
k
j
e13T
3.3.The adaptive dynamic cluster algorithm
As in the standard adaptive dynamic cluster
algorithm,our method searches for the partition
P?eC1;...;C KTof E in K classes,its corre-
sponding set of K class prototypes G?eG1;...;
G KTand set of K di?erent adaptive distan-
ces D?ed1;...;d KTassociated with the clusters
which locally minimize the following adequacy
criterion:
WeP;GT?
X K
k?1
X
i2C k
d kex i;g kT:e14T
Like the standard adaptive dynamic cluster
algorithm,this method performs an allocation step
in order to assign the individuals to the classes
according to their proximity to the class proto-
types,followed by a representation step where the
class prototypes and the adaptive distances are
updated according to the assignment of the indi-
viduals in the allocation step,until achieving the
convergence of the algorithm when the adequacy
criterion reaches a stationary value.
The initialization,the allocation step and the
stopping criterion are nearly the same in the
adaptive and non-adaptive dynamic cluster algo-
rithm.The main di?erence between these algo-
rithms occurs in the representation step.Indeed,
in this step the coe?cients associated to the
(one-component or two-component)adaptive
city–block distances are also updated.
4.Experimental results
To show the usefulness of these methods,
experiments with two arti?cial interval data sets,
of di?erent degrees of clustering di?culty(clusters
of di?erent shapes and sizes,linearly non-separa-
ble clusters,etc.),and with a?sh interval data set
are considered in this section.A comparison
involving the adaptive method based on the
extended single component L1distance and the
standard adaptive dynamic cluster algorithm
based on L1distance computed on the center of the
intervals is also presented.
R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365359
4.1.Arti?cial symbolic data sets
Initially,we considered two standard quantita-tive data sets in R2.Each data set has350points scattered among three clusters of unequal sizes and shapes:two clusters with ellipsis shapes and sizes150and one cluster with a spherical shape and size50.The data points of each cluster in each data set were drawn according to a bi-variate normal distribution of independent components with the following mean vector and covariance matrix:
l?
l1
l2
and R11?
r2
1
0r2
2
Data set1shows well-separated clusters(Fig.
1).
The data points of each cluster in this data set were drawn according to the following para-meters:
(a)Class1:l1?28,l2?22,r2
1?100and r2
2
?9.
(b)Class2:l1?60,l2?30,r2
1?9and r2
2
?144.
(c)Class3:l1?45,l2?38,r2
1?9and r2
2
?9.
Data set2shows overlapping clusters(Fig.2).
The data points of each cluster in this data set were drawn according to the following para-meters:(a)Class1:l1?45,l2?22,r2
1
?100and r2
2
?9.
(b)Class2:l1?60,l2?30,r2
1
?9and r2
2
?144.
(c)Class3:l1?52,l2?38,r2
1
?9and r2
2
?9.
Each data pointez1;z2Tin Figs.1and2is a seed of a vector of intervals(rectangle):e?z1àc1=2; z1tc1=2 ;?z2àc2=2;z2tc2=2 T.These parame-ters c1;c2are randomly selected from the same prede?ned interval.The intervals considered in this paper are?1;8 ,?1;16 ,?1;24 ,?1;32 ,and ?1;40 .
The evaluation of these clustering methods was performed in the framework of a Monte Carlo experience:100replications are considered for each interval data set,as well as for each prede-?ned interval.The average of the corrected Rand (CR)index(Hubert and Arabie,1985)among these100replications is calculated.In each repli-cation a clustering method is run(until the con-vergence to a stationary value of the adequacy criterion W)50times and the best result,according to the criterion W,is selected.
The CR index assesses the degree of agreement (similarity)between an a priori partition(in our case,the partition de?ned by the seed points)and a partition furnished by the clustering algorithm.We used the CR index because it is not sensitive to the number of classes in the partitions or to the dis-tributions of the items in the clusters.
If U?f u1;...;u r;...;u R g is the partition given by the clustering solution,and V?f v1;...;v c;...; v C g is the partition de?ned by the a priori classi-?cation,the CR index is de?ned as
360R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365
where n ij represents the number of objects that are in clusters u i and v i;n i:indicates the number of objects in cluster u i;n:j indicates the number of objects in cluster v j;and n is the total number of objects.
CR can take values in the interval?à1;1 ,where the value1indicates a perfect agreement between the partitions,whereas values near0(or negatives) correspond to cluster agreements found by chance.
Table2shows the values of the average CR index according to the di?erent methods and seed data sets.Adaptive methods1and2means, respectively,adaptive method with one component and two components.
It can be seen from this table that the average CR indices for the adaptive methods are greater than those for the non-adaptive method in all sit-uations.
The comparison between the proposed cluster-ing methods is achieved by the paired Student?s t-test at a signi?cance level of5%.Table3shows the suitable(null and alternative)hypothesis and the observed values of the statistic tests following a Student?s t distribution with99degrees of free-dom.
In this table,l1,l2and l are,respectively,the average of the CR index for adaptive methods1 and2and for the non-adaptive method.From these results we can accept the hypothesis that the average performance(measured by the CR index) of the adaptive methods is superior to the non-adaptive method and that the average performance
CR?
P R
i?1
P C
j?1
n ij
2
à
n
2
à1P
R
i?1
n i:
2
P
C
j?1
n:j
2
1
2
X R
i?1
n i:
2
t
X C
j?1
n:j
2
"#
à
n
2
à1X R
i?1
n i:
2
X C
j?1
n:j
2
e15T
Table2
Average CR index according to the methods and seed data sets
Prede?ned intervals
nterval data set1
I nterval data set2
Adaptive
method1
Adaptive
method2
Non-adaptive
method
Adaptive
method1
Adaptive
method2
Non-adaptive
method
?1;8 0.9330.9390.6800.4640.4640.382?1;16 0.9340.9320.6510.4260.4250.366?1;24 0.9870.8840.6300.3990.3990.360?1;32 0.7640.7660.6200.3850.3850.359?1;40 0.6830.6910.61
90.3680.3670.354
Table3
Statistics of paired Student?s t-tests
Prede?ned intervals H0:l
1
?l2
H1:l1?l2H0:l
1
6l H1:l1>l
I nterval data set1
I nterval data set2I nterval data set1
I nterval data set2
?1;8 2.03)1.1420.4516.82
?1;16 0.36 1.0926.6819.12
?1;24 0.190.3027.9316.97
?1;32 )0.18)0.0613.3211.99
?1;40 )0.770.99 6.99 4.69
R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365361
of adaptive method1is as good as that of adaptive method2,for these data sets.
4.2.The standard adaptive method based on L1 distance computed on the center of the intervals The aim of this subsection is to perform a comparison between the adaptive method based on the extended single component L1distance (adaptive method1)and the standard adaptive dynamic cluster algorithm based on L1distance (Diday and Govaert,1977)computed on the cen-ter of the intervals(standard adaptive method). Indeed,an interval?a;b can be represented by its centereatbT=2and a pair of intervals can be compared according to the L1distance computed on their centers in the framework of the standard adaptive method.
To achieve this comparison,we perform two Monte Carlo experiences.The?rst one is orga-nized as follows:we once again consider the data sets1and2from Section4.1.Each data point ez1;z2Tfrom these data sets is a seed of a vector of intervals(rectangle):e?z1àc1=2;z1tc1=2 ;?z2àc2=2;z2tc2=2 Tand c1and c2are randomly se-lected among the following prede?ned interval of real values:(?1;8 ,?1;16 ,?1;24 ,?1;32 ,?1;40 ). Notice that the coordinates z1and z2of the seed data pointez1;z2Tare,respectively,the center of the intervals?z1àc1=2;z1tc1=2 and?z2àc2= 2;z2tc2=2 .
Table4shows the values of the average CR index according to adaptive method1and the standard adaptive method.This table presents also the suitable(null and alternative)hypothesis of the statistic tests where l I and l S are,respectively,the average of the CR index for adaptive method1 and for the standard adaptive method.The obser-ved values of the statistic test showed by Table4 support the hypothesis that the average perfor-mance(measured by the CR index)of the stand-ard adaptive method is superior to the adaptive method 1.Indeed,Table4shows that(a)the average CR index for the standard adaptive method is in the most part of the cases superior to the CR index for adaptive method1and(b)the average CR index for the standard adaptive method practically does not change when the range of the prede?ned intervals increases while it goes down for adaptive method1.This result can be explained by the fact that the class structure of the data points(i.e.,points within a given cluster should have a high degree of similarity,while points belonging to di?erent clusters should have a high degree of dissimilarity)belonging to the data sets1and2is preserved during the100replications accomplished in the framework of the Monte Carlo experience.This is not the case for the rect-angles drawn from these data points because the parameters c1and c2are di?erent from one point to another.So,for this particular Monte Carlo experience,it is expected the better performance of the standard adaptive method compared with that of adaptive method1.
To preserve the class structure of the rectangles drawn from the data points,we perform a second Monte Carlo experience,which is organized in the following way:for each class in data sets1and2, we randomly select a pair of parameters c1and c2 from the prede?ned intervals.It is this same pair of parameters which is used to construct rectan-gles from all the data set points belonging to a class.This is the main di?erence regarding the
Table4
Results of the?rst Monte Carlo experience
Prede?ned intervals
nterval data set1
I nterval data set2
Standard
method
Adaptive
method1
H0:l
I
6l
S
H1:l I>l S
Standard
method
Adaptive
method1
H0:l
I
6l
S
H1:l I>l S
?1;8 0.9290.933 1.670.5030.464)7.22?1;16 0.9310.9340.740.5070.426)9.47?1;24 0.9370.887)5.720.5140.399)12.43?1;32 0.9360.764)16.170.4930.385)11.97?1;40 0.9350.683)32.650.5050.368)14.25 362R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365
?rst Monte Carlo experience,where for a?xed class each data point had its own pair of para-meters c1and c2.In this way,the class structure of the clusters of rectangles(rectangles within a given cluster should have a high degree of simi-larity,while rectangles belonging to di?erent clus-ters should have a high degree of dissimilarity)is now better preserved during the100replications accomplished in the framework of this second Monte Carlo experience.
Table5shows the values of the average CR index and the suitable(null and alternative) hypothesis of the statistic test for this new Monte Carlo experience.The observed values of the statistic test displayed in Table5support the hypothesis that the average performance(mea-sured by the CR index)of adaptive method1is now superior to the standard adaptive method. Indeed,Table5shows that(a)the average CR index for adaptive method1is always superior to the CR index for the standard adaptive method and(b)the average CR index for the standard adaptive method practically does not change at all when the range of the prede?ned intervals in-creases,whereas while it increases for adaptive method1.
4.3.The?sh data set
Several studies realized in French Guyana have pointed out abnormal levels of mercury contami-nation in some Amerindian populations.This con-tamination is connected to their high consumption of contaminated freshwater?sh(Bobou and Ribeyre,1998).In order to get a better knowledge of this phenomenon,a data set has been collected by researchers from LEESA(Laboratoire d?Ecophys-iologie et d?Ecotoxicologie des Syst e mes Aqua-tiques)laboratory.This data set concerns12?sh species,each specie being described by13interval
Table5
Results of the second Monte Carlo experience
Prede?ned intervals
nterval data set1
I nterval data set2
Standard
method
Adaptive
method1
H0:l
I
6l
S
H1:l I>l S
Standard
method
Adaptive
method1
H0:l
I
6l
S
H1:l I>l S
?1;8 0.9310.9413.950.4990.5031
.34
?1;16 0.9360.944 2.530.5120.569 6.12
?1;24 0.9350.953 5.910.5110.64310.03
?1;32 0.9290.9618.570.5040.7301
3.50
?1;40 0.9360.9719.500.4910.7831
8.07
Table6
Fish data set described by13interval symbolic variables
Individuals/labels Interval variables
Length Weight...Intestin/muscle Stomach/muscle Ageneiosusbrevi?li:1[1.8:7.1][2.1:7.2]...[7.8:17.9][4.3:11.8] Cynodongibbus:1[1
9:32][77:359]...[0:0.5][0.2:1.24] Hopliasa€?mara:1[25.5:63][340:5500]...[0.11:0.49][0.09:0.4] Potamotrygonhy:1[20.5:45][400:6250]...[0:1.25][0:0.5] Leporinusfasciatus:3[18.8:25][125:273]...[0:0][0.12:0.17] Leporinusfrederici:3[23:24.5][290:350]...[0.18:0.24][0.13:0.58] Dorasmicropoeus:2[19.2:31][128:505]...[0:1.48][0:0.79] Platydorascostatus:2[13.7:25][60:413]...[0.3:1.45][0:0.61] Pseudoancistrus:2[13:20.5][55:210]...[0:2.31][0.49:1.36] Semaprochilodusvari:2[22:28][330:700]...[0.4:1.68][0:1.25] Acnodonoligacanthus:4[10:16.2][34.9:154.7]...[0:2.16][0.23:5.97] Myleusrubripinis:4[2.7:8.4][2.7:8.7]...[8.2:20][5.1:13.3] R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365363
variables and1categorical variable.These species are grouped in four a priori clusters of unequal sizes according to the categorical variable:two clusters (carnivorous and detritivorous)of4sizes and two clusters of2sizes(omnivorous and herbivorous). Table6shows part of the?sh data set.
Table7shows the clusters(individual labels) given by the a priori partition,according to the categorical variable,and obtained by adaptive methods1and2and the non-adaptive method. The table also shows the clusters obtained by the standard adaptive dynamic cluster algorithm with L1distance computed on the center of the intervals.
The CR indices obtained from the results shown in the Table7are,respectively,0.301,0.209and 0.016for adaptive methods1,2and for the non-adaptive method.This index is0.208for the standard adaptive method.In conclusion,for this data set,the performance of the adaptive methods is superior to the non-adaptive method and adaptive method1outperforms the standard adaptive dynamic cluster algorithm with L1dis-tance computed on the center of the intervals.It is also noteworthy that,for this data set,the per-formance of adaptive method1is clearly superior to that of adaptive method2.This was not the case for the arti?cial data sets described in Section4.1.
5.Concluding remarks
In this paper,clustering methods for interval data are proposed.These methods are an exten-sion of the standard dynamic cluster method.Two methods are considered:one with adaptive distan-ces and the other without.These methods locally optimize an adequacy criterion which measures the ?tting between classes and their representatives (prototypes).In both methods,the prototype of each class is represented by a vector of intervals, where the bounds of these intervals for a variable are,respectively,the median of the set of lower bounds and the median of the set of upper bounds of the intervals of the objects belonging to the class for the same variable.Adaptive and non-adaptive city–block distances were introduced between an object and a class prototype,each represented by a vector of intervals.A one-component and a two-component version of the adaptive city–block distance were also introduced.The algorithms converge to a stationary value of the optimized criterion as a result of the best?tting between the type of representation of the clusters and the properties of the distance functions.The experi-ments carried out with a?sh interval data set and two arti?cial interval data sets with di?erent degrees of clustering di?culty(clusters of di?erent shapes and sizes,linearly non-separable clusters,etc.) showed the usefulness of these clustering methods. Additionally,a comparative study involving the adaptive method based on a one-component city–block distance and the standard adaptive dynamic cluster algorithm based on L1distance(Diday and Govaert,1977)computed on the center of the intervals is also presented.The accuracy of the re-sults furnished by these clustering methods are as-sessed by an external index(Rand corrected)in the framework of a Monte Carlo experience.Statistic tests support the evidence that the adaptive meth-ods outperform the non-adaptive method and that the adaptive method based on a one-component city–block distance is superior to the standard adaptive dynamic cluster algorithm based on L1 metric computed on the center of the intervals. Concerning the?sh interval data set,the adaptive methods also outperform the non-adaptive ones
Table7
Clustering results for?sh data set
Cluster1Cluster2Cluster3Cluster4 A priori partition123478910561112 Adaptive method141
01
23567891112 Adaptive method2210578691112134 Non-adaptive method569111211023748 Standard adaptive method239111214785610 364R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365
and the accuracy of the adaptive method using the absolute distance with one component is superior to that which uses two components. Acknowledgements
The authors would like to thank CNPq(Brazi-lian Agency)for its?nancial support. References
Bobou, A.,Ribeyre, F.,1998.Mercury in the food web: Accumulation and transfer mechanisms.In:Sigrel, A., Sigrel,H.(Eds.),Metal Ions in Biological Systems.Marcel Dekker,New York,pp.289–319.
Bock,H.H.,Diday, E.,2000.Analysis of Symbolic Data, Exploratory Methods for Extracting Statistical Information from Complex Data.Springer,Heidelberg.
Chavent,M.,1998.A monothetic clustering method.Pattern Recognition Letters19,989–996.
Chavent,M.,Lechevallier,Y.,2002.Dynamical clustering algorithm of interval data:Optimization of an adequacy criterion based on Hausdor?distance.In:Sokolowsky, Bock,H.H.(Eds.),Classi?cation,Clustering and Data Analysis.Springer,Heidelberg,pp.53–59.
de Carvalho, F.A.T.,1994.Proximity coe?cients between Boolean symbolic objects.In:Diday,E.et al.(Eds.),New Approaches in Classi?cation and Data Analysis.Springer, Heidelberg,pp.387–394.
de Carvalho,F.A.T.,Souza,R.M.C.R.,1998.New metrics for constrained Boolean symbolic objects.In:Studies and Research:Proceedings of the Conference on Knowledge Extraction and Symbolic Data Analysis(KESDA?98).O?ce for O?cial Publications of the European Communities, Luxemburg,pp.175–187.
Diday, E.,1988.The symbolic approach in clustering and related methods of data analysis.In:Bock,H.H.(Ed.), Classi?cation Methods of Data Analysis.North-Holland, Amsterdam,pp.673–684.
Diday,E.,Brito,M.P.,1989.Symbolic cluster analysis.In: Opitz,O.(Ed.),Conceptual and Numerical Analysis of Data.Springer,Heidelberg,pp.45–84.
Diday,E.,Govaert,G.,1977.Classi?cation automatique avec distances https://www.wendangku.net/doc/593341520.html,rmatique Computer Science11(4),329–349.Diday,E.,Simon,J.J.,1976.Clustering analysis.In:Fu,K.S.
(Ed.),Digital Pattern Recognition.Springer,Heidelberg, pp.47–94.
El-Sonbaty,Y.,Ismail,M.A.,1998a.On-line hierarchical clustering.Pattern Recognition Letters19,1285–1291.
El-Sonbaty,Y.,Ismail,M.A.,1998b.Fuzzy clustering for symbolic data.IEEE Transactions on Fuzzy Systems6, 195–204.
Gordon, A.D.,2000.An iterative relocation algorithm for classifying symbolic data.In:Gaul,W.et al.(Eds.),Data Analysis:Scienti?c Modeling and Practical Application.
Springer,Heidelberg,pp.17–23.
Govaert,G.,1975.Classi?cation automatique et distances adaptatives.Th e se de3 e me cycle,Math e matique appliqu e e.
Universit e Paris VI.
Gowda,K.C.,Krishna,G.,1978.Disaggreative clustering using the concept of mutual nearest neighborhood.IEEE Trans-actions on Systems,Man and Cybernetics SMC-8,12. Gowda,K.C.,Diday,E.,1991.Symbolic clustering using a new dissimilarity measure.Pattern Recognition24(6),567–578.
Gowda,K.C.,Diday,E.,1992.Symbolic clustering using a new similarity measure.IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics22,368–378.
Gowda,K.C.,Ravi,T.R.,1995a.Divisive clustering of sym-bolic objects using the concepts of both similarity and dissimilarity.Pattern Recognition28(8),1277–1282. Gowda,K.C.,Ravi,T.R.,1995b.Agglomerative clustering of symbolic objects using the concepts of both similarity and dissimilarity.Pattern Recognition Letters16,647–652.
Gowda,K.C.,Ravi,T.R.,1999a.Clustering of symbolic objects using gravitational approach.IEEE Transactions on Sys-tems,Man and Cybernetics29(6),888–894.
Gowda,K.C.,Ravi,T.R.,1999b.An ISODATA clustering procedure for symbolic objects using a distributed genetic algorithm.Pattern Recognition Letters20,659–666. Hubert,L.,Arabie,P.,https://www.wendangku.net/doc/593341520.html,paring partitions.Journal of Classi?cation2,193–218.
Ichino,M.,Yaguchi,H.,1994.Generalized Minkowski metrics for mixed feature type data analysis.IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics24(4),698–708.
Jain,A.K.,Dubes,R.C.,1988.Algorithms for Clustering Data.
Prentice-Hall,Englewood Cli?s,NJ.
Jain,A.K.,Murty,M.N.,Flynn,P.J.,1999.Data clustering:A review.ACM Computing Surveys31(3),264–323. Verde,R.,de Carvalho, F.A.T.,Lechevallier,Y.,2001.A dynamical clustering algorithm for symbolic data.Tutorial on Symbolic Data Analysis,GfKl Conference,Munich.
R.M.C.R.de Souza,F.de.A.T.de Carvalho/Pattern Recognition Letters25(2004)353–365365
英国文科类专业申请的情况
免费澳洲、英国、新西兰留学咨询与办理 官网：https://www.wendangku.net/doc/593341520.html, 英国文科类专业申请的情况 随着2019年英国申请季的开始，选专业又成为我们面临的重大事情。今天我们主要帮助学生梳理一下英国文科类专业申请的情况。 英国文科类的专业主要包括：教育学、政治学、社会学和人类学、传媒等。教育学 顾名思义就是研究当老师的学问。英国大学教育学专业分支丰富，不仅有倾向于教学的分支，例如倾向于教学方法的分支， 主要培养教学这个方向。还有倾向于管理的分支。例如教育领导管理的分支。主要培养学校的行政管理人员。所以如果想去大学当辅导员的学生，可以考虑这个专业分支哦。 政治学
免费澳洲、英国、新西兰留学咨询与办理 官网：https://www.wendangku.net/doc/593341520.html, 顾名思义研究国家和国际政治的专业。英国大学政治学主要开设专业分支有政治理论、国际关系和公共政策等。这一类专业申请比较多的是国际关系，因为国际关系相对于政治学，学习内容更加具体。例如国际关系会关注国际安全、人权与公平正义、比较政治经济学等。申请该专业的优势在于不需要专业背景，一般接受转专业申请的学生。分数要求也不高，例如去年有一个学生来自福建师范大学，本科是传播学，82分。申请到曼彻斯特大学和伯明翰大学。对于条件比较普通 的学生，可以考虑这个专业。 近期有一个学生来自于上海师范大学天华学院，本科国际商务贸易专业，分数是77分，学生比较想去好学校，在推荐学校和专业时，首先从文科出发，相对于教育学和传媒，学生申请国际关系更能申请到比较到的学校。 传媒 传媒属于我们申请的热门专业之一。传媒主要包括新闻，电影，媒体和创意产业等专业。新闻专业要求比较高的写作水平，所以新闻专业不太好申请，除非写作功底比较好的同学可以尝试。电影专业分支比较适合本科专业就是电影专业，因为课程涉及到一些动画设计等课程。媒体类和创意产业属于大家选择比较多的分支，因为专业背景比较宽泛，雅思要求比较适中，一般都是总分要求6.5（6.0）。典型学校有利兹大学、诺丁汉大学、华威大学、格拉斯哥大学、谢菲尔德大学。如果条件比较适中的学生可以选择纽卡斯尔大学、莱斯特大学、东英吉利亚大学等。去年有一个三本的学生，均分为 83，本科就读汉语言文学专业，拿到了上述3个大学的offer 。 人类学和社会学
武汉工程大学文科基金项目
所属学科及学科代码： 项目编号： 武汉工程大学文科基金项目 申请书 项目名称： 项目负责人： 联系电话： 依托学院部门： 申请日期： 武汉工程大学科技处制 2007年9月
简表填写要求 一、简表内容将输入计算机，必须认真填写，采用国家公布的标准简化汉 字。简表中学科（专业）代码按GB/T13745-92“学科分类与代码”表填写。 二、部分栏目填写要求： 项目名称——应确切反映研究内容，最多不超过25个汉字（包括标点符号）。 学科名称——申请项目所属的第二级或三级学科。 申请金额——以万元为单位，用阿拉伯数字表示，注意小数点。 起止年月——起始时间从申请的次年元月算起。 项目组其他主要成员——指在项目组内对学术思想、技术路线的制定理论分析及对项目的完成起主要作用的人员。
一、项目信息简表
二、选题：本课题国内外研究现状述评；选题的意义。 三、内容：本课题研究的基本思路和方法；主要观点。 四、预期价值：本课题理论创新程度或实际应用价值。 五、研究基础：课题负责人已有相关成果；主要参考文献。 六、完成项目的条件和保证：包括申请者和项目组主要成员业务简历、项目申请人和主要成员承担过的科研课题以及发表的论文；科研成果的社会评价；完成本课题的研究能力和时间保证；资料设备；科研手段。 （请分5部分逐项填写）。
七、经费预算
六、项目负责人承诺 我确认本申请书及附件内容真实、准确。如果获得资助，我将严格按照学校有关项目管理办法的规定，认真履行项目负责人职责，积极组织开展研究工作，合理安排研究经费，按时报送有关材料并接受检查。若申请书失实或在项目执行过程中违反有关科研项目管理办法规定，本人将承担全部责任。 负责人签字： 年月日 七、所在学院意见 负责人签字：学院盖章： 年月日 八、科技处审核 已经按照项目申报要求对项目申请人的资格及项目申请书内容进行了审核。项目如获资助，科技处将根据项目申请书内容，落实项目研究所需经费及其它条件；以保证项目按时顺利完成。 科技处盖章 年月日
202X美国留学文科专业申请建议.doc
202X美国留学文科专业申请建议 现在，去美国留学，文科专业比较容易申请一些，但是，美国的文科专业众多，该如何申请呢，下面来说说美国留学文科专业申请建议。 1、文科专业非常庞杂，常见专业有：语言类，新闻和传播，政治学，社会学，人类学，历史学，经济学，法学，教育学，心理学，建筑学，城市规划和景观设计，艺术类等。 2、若是英语专业，可以申请教育学，比如教育心理，TESOL，早期教育等；文学类，比如比较文学等；传媒类，公关，广告等；或者政治学、社会学、历史学。具体申请什么专业根据申请人的背景经历进行确定。中文和日语专业的可以申请东亚研究，有东亚研究设置的专业都是TOP50的学校，所以申请难度也是很大的。 3、美国的顶尖大学综合排名前30的学校里设置传播学院的并不多。因为传播学是后兴起的专业才有七、八十年的历史，很多老牌的学校他们排斥这样的新兴学科，所以他们不设置这样的学院，例如哈佛，耶鲁，牛津，剑桥等根本没有传播学校。有些学校虽然有传播学院或者有相关的专业但是规模一般也很小，有些学生甚至只招生本校的本科生。例如：斯坦福大学，传播学一直没有权威的专业排名，比较出名的学校有：哥伦比亚大学，纽约大学，但是这两个牛校都只设置新闻学院，并没有传播学研究。而且这两个学校的新闻类专业是属于那种超级牛人才能申请到的，一般在国内每年招生只有1-2个，甚至没有。总的来说新闻类专业申请难度很大。并且对申请人的英语及GRE成绩要求非常高，并且申请人最好有在央视，新华社，这样的背景才会比较有利。 4、政治学，社会学，人类学和历史，一般硕士的申请很难拿到奖学金，博士奖学金设置会很多，但是同时对学生的研究兴趣有要求，并希望看到学生对未来的职业发展规划。
高中理科申请书
篇一：高一文理分科申请表 高一文理分科申请表 明： 1、传 媒含播音与主持艺术、广播电视编导、服饰艺术与表演、影视表演、空中乘务等专业；美术含 绘画、书法艺术和书法教育、设计等专业；音乐含声乐、舞蹈、器乐、理论作曲、指挥等专业。 2、本 申请表经学生、家长、班主任签名后，不能再更改，学校以此为依据重新分班。 上梅 中学教务处 2013年12月28日 篇二：文理分科申请书 请书 敬的老师： 我 是，现在高（）班，本人喜欢科技制作、科普读物、科技发明和生命科学等相关 知识与能力锻炼，对理科的兴趣大于对文科的兴趣。经过慎重考虑，并与家长商量，我决定申 请就读（文科、理科、美术、体育、音乐、舞蹈、传媒）班，敬请批准。 谢谢！ （学 生本人签名）年月日 意上述申请。 （家 长签名）年月日 篇三：转班申请书 转班申请书尊敬的杨老师： 您好！ 我想转到理科高二（16）班.因为经过假期的思考，我发现自己对文科没有很大的兴趣，而且
我也了解到自己在文科方面很难得到提高。对此，我恳请杨老师能让我转到理科高二（16） 班，我真切希望自己能转理科高二（16）班，我总结了我转班的原因，有以下几点： 一、 我觉得自己对文科的兴趣没有了之前的那种热情，而且我觉得自己在理科方面还有待提高，我 对它也很感兴趣。人们都说兴趣是学习最好的老师，有了兴趣就是成功的一半。而现在我对文 科已经没有了那种热情，又怎么会对学习文科尽心尽力、认真努力的去做呢？所以我真心的想 转到理科。 二、 我的文科成绩不是很好，而且从小我就贪玩把英语落下了很多。然而英语在文科当中可以占很 大的优势，我的英语很差，读文科没有优势，所以我希望自己能转到理科。 三、 学习文科需要很好的记忆力，但我这个人很赖，不喜欢背诵，而文科又需要背诵和 忆。 四、 根据社会的需求和我个人的发展空间，我想理科更适合我。 亡羊 补牢，为时不晚，希望杨老师能给我一次机会。 此致 敬礼 申请 人： 011年7月31日 篇四：申请书 尊敬的政府领导： 我叫 xxx，19xx年xx月xx日生，系xxx居民，配偶19xx年生，也是xxx人，我们都无固定 职业，现有家庭成员x人，家庭月收入xxx元。我们也曾经多次想买房子，但就我们这点收 入想买完全属于我们自己的房子那简直是奢望。所以本人和家人至今也一直居无定所，但为了 生活，又不得不在城区内四处奔波打工，并租房居住。由于本人家庭生活的实际困难和无住房 的实际情况，现想申请政府廉租住房一套，望领导给予批准为盼！ 谢谢！ 请人：
法国文科类专业留学指南 如何申请适合自己的文科类专业.doc
法国文科类专业留学指南如何申请适合自己的文科类专业法国的商科和理工科在世界范围内都是非常出色的，文科虽稍微逊色，但也是很出色的，今天就和的我一起看看法国文科类专业留学指南如何申请适合自己的文科类专业？ 首先看看法国文科类专业留学有哪些优势？ 法国文学在欧洲乃至世界文坛上都很有影响力，今年再次获得诺贝尔文学奖就是明证，但是如果你打算去法国读文学专业，那么实在是不大正确的选择。 任何一种文学需要本国本民族的人去学习才会比较顺手，而且一旦毕业之后也更容易获得专业认可。研究中国现当代文学的很少有西方学者，去法国读文学专业也同样如此。 而去法国学习法国历史和社科类专业也同样如此。当然这类专业显得很高大上，但本身就是些“十年一坐冷板凳”的专业，更何况是外国人去研究法国的历史社会情况，我想大多数学生是不会去选择这类专业的。事实上也是很少有学生去法国留学报考这类专业。 接着再来看看申请法国文科生专业要做好哪些准备？ 1.合理选择专业，明确职业规划 法国公立学校原则上不允许学生自由转换专业，学生最好尽量申请跟自己国内专业相近或相关的专业，以避免专业跨度太大影响面签。而且法国学校非常重视学生的职业规划，建议学生申请时一定要明确自己未来计划学习的专业以及毕业后将要从事的领域，不能一味盲目追求热门专业，适合自己的才是最好的。 2.提前做好准备，语言学习充分 法国留学整个申请流程比较长，通常建议最好提前至少一年开始着手申请并开始学习法语，而且艺术设计类学校一般为全法语授课(只有少部分学校有英语授课项目)，而且公立学校在法国读完语言后升专业对法语
要求相对较高，需要通过学校的考试。学好法语是保证顺利通过面签和顺利通过考试升学的必要条件。 最后再来看看法国有哪些好的文科类专业？ 1.商学专业 法国大多数的商学院是独立于公立大学之外的。以前法国不少集团公司鉴于自己很难找到自己想要的实习生，因此就索性根据自己的需求成立了不少商业学院。 这样一来，对于学生来讲，理论和实践都能够结合起来。随着历史的发展，这类商学院毕业的学生能力普遍比较强，适合职场工作，因此很多法国公司甚至国际上的大型跨国公司都喜欢招聘这类商学院的毕业生。 其中，欧洲工商管理学院(INSEAD)、巴黎高等商学院(HEC)、法国著名高等学府(ESSEC)都是在国际上颇有声誉的法国商学院。像INSEAD是世界最大和最有影响力的独立商学院之一，也是欧洲最受尊重、历年排名首位的商学院。可以看到在文科专业之中，去法国留学就读这一方向的专业还是很有前途的。当然也需要注意，这类商学院的学费也比较高昂，INSEAD一年就要3-4万欧元，因此申请者需要较好的经济实力。 2.法学专业 学过法律的同学应该知道，现在我们国家的法系属于所谓的“大陆法系”。这里的“大陆”指的就是欧洲大陆。而欧洲大陆的法系的来源则是法国。 因此到法国学习法学专业，可以对于法律有更加清晰的了解和认知，更能接触到世界法学的原始样本和先进理念，其法学体系知识是非常完备的。 但是也要注意中国学生到法国去留学法学专业的话，难度会比较大。有个学生申请到法国里昂大学的法学院，可以说资质条件是非常好的，但是在那里学习的时候就曾反映，自己还是对于学习颇有些头疼。
文科主要科研项目申报信息汇总-推荐下载
主要文科科研项目申报信息 所属部委或单位：全国哲学社会科学规划办公室 所属部委或单位：国家自然科学基金委 、管路敷设技术弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，、电气课件中调试核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对、电气设备调试高中资料试卷技术常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资
所属部委或单位：国家科技部 所属部委或单位：国家教育部 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
文科生申请日本留学的条件.doc
文科生申请日本留学的条件 现在，的女生比较多，一般女孩子选择文科会多一些，那文科生寻求自身更好地发展选择去日本留学申请条件是什么满足什么条件才可以申请?有什么专业可以选择?今天就来说说文科生申请日本留学的条件! 文科生去日本留学 文科生留学日本费用 日本留学性价比很高，它有着高水平教学质量，和较为亲民学费。 日本国公立大学学费 本科：53.5万日元/年约3万人民币 研究生：17万日元/半年约1万人民币 修士：53.5万日元/年约3万人民币 日本私立大学学费较国公立大学要高一些，文科相关专业学费大致如下： 本科：约70-90万日元约4-6万人民币 修士：约100-140万日元约6-8.4万人民币 另外日本设有各类奖学金，可以为同学们减轻一部分经济压力。 日本文科专业录取分析 出身校 日本文科对于学生背景学校没有明确限制。但是985、211背景出身学生申请前五名大学成功率则大很多，尤其是京都大学非常喜欢招收国内985、211院校学生。 语言要求 申请日本文科学校语言成绩非常重要，除获得日语成绩学生占绝大部分优势外，如果能掌握非常流利英语能力也很具有竞争优势。
专业背景 本专业申请和跨专业申请基本持平，但还是本专业申请学生占据优势。文科跨专业一般多是指日语专业同学选择其他专业继续攻读。 最为常见是攻读教育学和社会学，因为比起商科专业对专业出身要求低一些;也有一部分英语好日语专业学生转去研究国际关系或国际协力;也有一部分经贸日语专业学生成功申请到商科专业。 当然还有一部分日语专业学生选择继续本专业进学，多会选择研究日本语教育、日本文化或文学。 文科生留学日本读研基本条件 研究生(修士预科) 学历： 16年教育经历，大学本科生，拥有学士学位或专升本、自学考试学位取得者(可申请修士研究生);只有个别学校接受专科生，基本需要进行申请资格审查。 语言能力： 申请日本研究生一般来说文科专业日语水平需N1，N2也可，当然日语水平越高对申请会约有利。 修士 学历： 受过16年正规学校教育、具有本科毕业证和学士学位证者或受过15年教育专科生，但是需要资格审查，可以选择学校较少。 语言能力： 日语，根据大学、学科具体要求不同。有要求提供日语能力证明，有需要通过面试来判断是否达到可以满足研究需求语言水准。
美国文科研究生留学申请要求
美国文科研究生留学申请要求 美国文科研究生留学申请要求 1、背景要求： 专业要求美国文科专业申请对于申请者的专业背景要求各不相同，其中有对专业背景要求不高的传媒、教育等专业，也包括法律、国际关系、政治学等要求相关专业背景的学生才能申请的专业。 2、GPA要求：3.5+ 平均成绩要求美国文科申请虽然在中国的申请者之中不属于热门的方向，但美国文科专业会有更多的美国本土学生申请，所以一个很好的平均绩点都成为申请者强有力的竞争条件。对申请者平均分的要求一般都在3.0以上，对于法律、传媒这种相对热门的专业，或者国际关系、政治学等这种美国学生居多的专业，希望申请者的绩点能达到3.5以上。 3、语言要求：(托福\雅思\RE\) 语言要求由于文科的学习一向对语言的要求较高，另外牵扯到语言文化的不同，因此美国文科申请对于国际学生的语言要求普遍非常高，其中哥伦比亚大学、南加州大学的传媒专业甚至对申请者列出托福114分高标准。与此同时，多数美国文科强校都集中在50院校之中，因此变相提高了语言的要求。对于申请美国文科的申请者而言，建议着重于托福与GRE的Verbal部分，希望能达到至少100分托福加155分以上的GREVerbal的成绩。 扩展阅读：美国研究生留学的教育体制 美国的研究生向来都很高水平，对于研究生的要求也非常的严。也是因为这样，很多学生觉得要到美国的研究生院里去读肯定很难，其实它的门槛真的没有大家想象的那么高。如果的美国研究生已经不是从前那种精英教育，已经是非常普及的了。这是有数据可以看的，美国很多的大学中，研究生和本科生能保持1∶
1的比例，甚至有一些学校的研究生比本科生还多。 研究生主要是为了培养水平更高的人才。所以很多国家对于研究生的招收都会考察学生专业的知识掌握得如何。但是在美国这里的研究生招收，却不会对学生的专业基础有太多的考察。他们在招收硕士的时候都是用通用考试，主要是为了看学生有怎样的培养潜力。比如像是GRE这个考试是为了考查学生对于英语、数学等等方面的应用，就算是商学院必须要考的GMAT都不会有专业基础的内容。 要想进入研究生院确实不难，不过这不代表大家在申请到了之后就能不用想别的了。美国对于研究生们的要求还是很严的，学业上有非常重的负担。老师并不因为学生对于课程都是零起点就放慢教学进度，在这里，一个星期的课程内容就等同于本科一两个月的内容。此外老师还会让学生在课外做大量的阅读以及经常让学生写论文。 美国这边对于学位的规定是，只允许学生在得到学士学位后再去读研究生的学位。在学位体制上，美国采用的是五级制，而硕士的学位就有两种：一种要写论文，一种不需要写，不过学分就要求得比较高了。 而且在硕士学位上还有两种分类，就是文理科以及专业的硕士。文理科一般学分都需要要到24-30这个阶段，不过大多都是本专业的课程。专业硕士就有很明确的=定义了，会在学生的学位头衔前标明这个学生学的专业，而且这一类的课程会设置得非常紧凑，当然了，这些课程的声誉也较高。 美国在奖学金上也有很多种类，光是一个高校奖学金都能有服务性、非服务性以及贷款等等几种类别。不过美国大部分的高校都是会设置前两种奖学金给学生。虽然说此类资助不一定能包含学生一年中的费用，不过基本都能包含了2/3以上的费用。
参加高考申请书范文(精选多篇)
参加高考申请书(精选多篇) 参加申请书 申请人：______无线电元件二厂，地址：______市______路______号。法定代表人：李______，厂长。 委托代理人：刘______，男，____岁，______无线电元件二厂工程师，住本厂宿舍楼___号。 申请目的：参加诉讼。 申请理由：在______百货公司诉______无线电厂购销合同质量纠纷一案中，______百货公司声称因______无线电厂所产______牌收机录质量问题，造成了商品积压，影响了资金周转，要求赔偿损失。______无线电厂则声言我厂所产元件质量“不过关”造成的。 我厂是50年代组建的老厂家，所产______电子元件一直符合国家规定标准。______无线电厂所购该批电子原件，经______省质量检验中心检验，完全合格（见该批电子原件的质量鉴定书）。 我们认为，______无线电厂所产该批______牌收录机的质量问题，不是我厂______电子原件的问题，而是电子线路或其他技术方面的问题。此案既然涉及到我厂，其审理结果可能与我们有利害关系。为了不使我厂的合法权益遭受损失，根据《民事诉讼法》第五十六条第二款的规定，特申请参加本案的诉讼，望予批准。 此致
______人民法院 写给即将参加高考的你 写给即将参加高考的你。特别是，艺考生们！ 看看时间，已经是2014年的5月7日的凌晨。我突然意识到：再过一个月，又将是一年一度的高考了！我心猛抽了一下，因为在若干年前的这个时候，我在家乡的某一所复读学校破旧的寝室里，正辗转难眠。 那个时候的我和你们一样，心怀梦想，却为自己能否顺利通过文化课而担忧。我几乎无法用语言来表达我当时内心的惶恐和压力，因为那时候我虽拿到了中戏的专业考试合格证，但那也只是仅有的一张，而那时候我已经21岁了！我知道，上天不会再给我一次机会的。 我的经历与现在电脑面前的你们不一样，你们大部分是应届生，顶多也只是复读一年或是两年。而我是从部队退役之后重新走入了复读学校，况且是在周围人群中除了我母亲以外所有人都怀疑、笑话、嘲笑我的举措之下的环境中做出的举动。记得退役之后的第一次月考，总分750分的试卷我只考了150多分，而那已经是当年的11月份，也就是说我除了要参加艺术考试的2个多月，仅有不到4个月的文化学习时间给我。被逼无奈我只有硬着头皮冲上前去。虽然说专业考试我顺利过了关，但中戏总分420分以上的录取线，外加语文90、外语70的单科小分对我来说依然是难以攻克的难题。
参加高考申请书
参加高考申请书 第一篇：参加申请书 参加申请书 申请人：______无线电元件二厂，地址：______市______路______号。法定代表人：李______，厂长。 委托代理人：刘______，男，____岁，______无线电元件二厂工程师，住本厂宿舍楼___号。 申请目的：参加诉讼。 申请理由：在______百货公司诉______无线电厂购销合同质量纠纷一案中，______百货公司声称因______无线电厂所产______牌收机录质量问题，造成了商品积压，影响了资金周转，要求赔偿损失。______无线电厂则声言我厂所产元件质量“不过关”造成的。 我厂是50年代组建的老厂家，所产______电子元件一直符合国家规定标准。______无线电厂所购该批电子原件，经______省质量检验中心检验，完全合格。 我们认为，______无线电厂所产该批______牌收录机的质量问题，不是我厂______电子原件的问题，而是电子线路或其他技术方面的问题。此案既然涉及到我厂，其审理结果可能与我们有利害关系。为了不使我厂的合法权益遭受损失，根据《民事诉讼法》第五十六条第二款的规定，特申请
参加本案的诉讼，望予批准。 此致 ______人民法院 第二篇：写给即将参加高考的你 写给即将参加高考的你 写给即将参加高考的你。特别是，艺考生们！ 看看时间，已经是20XX年的5月7日的凌晨。我突然意识到：再过一个月，又将是一年一度的高考了！我心猛抽了一下，因为在若干年前的这个时候，我在家乡的某一所复读学校破旧的寝室里，正辗转难眠。 那个时候的我和你们一样，心怀梦想，却为自己能否顺利通过文化课而担忧。我几乎无法用语言来表达我当时内心的惶恐和压力，因为那时候我虽拿到了中戏的专业考试合格证，但那也只是仅有的一张，而那时候我已经21岁了！我知道，上天不会再给我一次机会的。 我的经历与现在电脑面前的你们不一样，你们大部分是应届生，顶多也只是复读一年或是两年。而我是从部队退役之后重新走入了复读学校，况且是在周围人群中除了我母亲以外所有人都怀疑、笑话、嘲笑我的举措之下的环境中做出的举动。记得退役之后的第一次月考，总分750分的试卷我只考了150多分，而那已经是当年的11月份，也就是说我除了要参加艺术考试的2个多月，仅有不到4个月的文化学
我的申请经(申请文科公派博士超长版)
我的申请经（申请文科公派博士超长版） 申请那段日子过得很混乱，所以一直逃避，不想回头去面对，总觉得理不清，更懒得理，但是最近一些朋友还有师弟妹们经常问我一些类似的问题，我想还是尽量回忆得清晰些，以备大家参考。 出国，从很多角度看，不同的标准，可以分成很多不同的种类，我需要先把自己的情况写出来，这样大家在参照的时候，可以避免盲目。 我的关键词是“文科、国内硕士、申英国博士、CSC公派出国、无中介”。 打听——申请前或者说决定要出国，在准备申请前，最重要的一件事，不论是通过周围的亲朋好友、师兄学姐老师还是上网搜索资料，主要就是看看出去是什么样的生活，出去后回来了是什么样的生活，是否是自己能接受的、想要的。算算读这么多年付出的成本、收益。成年人了嘛出个国不论是花家里的钱还是国家的钱，都是一个家庭的大事，多想想总是好的。我在这期间就徘徊了N次一直举棋不定，⊙﹏⊙b汗。当然，每个人有每个人的特殊性，我也只是泛泛的简单说一下，想清楚了，商量好了，就可以进行下一步了。 搜索资料——想去的国家、地区、学校的资料 这一部分在上一个阶段中已经完成了一部分，但是要在这个阶段继续细化。需要的信息类型因人而异，方法除了上述的之外，最主要的就是自己去学校官方网站看、找、得到第一手资料，很多人觉得不想看麻烦，满屏幕的单词字母，如果碰上个性点儿的学校页面查起信息就更麻烦。我也有过这样的经历N次，但是每次我都说服自己：这算啥啊？出去的话，都是比这麻烦N倍的破事儿，现在不学着适应，以后哭爹喊娘都没用。读硕士的话相对简单些，因为就是一两年的事儿，周围绝大部分出去读硕的朋友都是想借这个机会出去看看。如果你不想留在国外，不想继续读博，不是必须要名校和奖学金，那么现在的经济形势和出国如此低的门槛儿，小康家庭都能承受一个孩子出去读个硕。但是如果是读一两年就想留在国外的话，
理科转文科申请书.doc
理科转文科申请书 申请书的使用范围广泛，申请书也是一种专用书信，它同一般书信一样，也是表情达意的工具。下面我们来看看理科转文科申请书，欢迎阅读借鉴。 理科转文科申请书1 尊敬的学校领导： 我是高二（6）班学生xxx，由于文理科分班时考虑欠周到，盲目跟形势，忽略了自己的学科差异，导致现在学习非常吃力，理科多数课听不懂，经与家长商量，结合自身实际，特申请转入文科学习，望领导批准为谢。如果此申请能获得准许，我定将努力学习，绝不辜负老师厚望，以优异成绩来回报学校领导和老师的耐心教育。 此致 敬礼 申请人：xxx 20xx年x年x日 理科转文科申请书2 尊敬的校领导、老师： 我是原高一（×）班学生××。转眼间我已在××中学习生活1年了。在高一一年学习中，老师们工作兢兢业业，学校也开展了丰富多彩的活动，我取得了良好的学习成绩并且个人素质
也得到了提升。 升入高二后，我们面临着选择学科的问题。当初选则学科时，我考虑并不充分。单纯的想到我在初中80中和高中八十中都在理科实验班学习，并且现班中大部分同学都选择理科，我又有一些从众心理，所以错误得选择了理科。在暑假期间有许多前辈向我传授经验，我也查阅了大量资料。仔细考虑后我认为我选择文科有以下几个原因： 1．我一直对政治、经济、心理抱有浓厚的兴趣，经常阅读《环球时报》，《读者》，《环球》等报纸杂志，并且经常收看各类新闻节目。相比理科的物理、化学，我对文科的政治、历史、地理更为感兴趣。我对文科的兴趣高于理科。 2．××中的文科教学质量过硬。我对××中的文科教学有信心。 综合以上原因及一些其他因素，我认为我更适合在文科班继续我的学习。固向老师提出申请，恳请老师准许我由文科班转向理科班，使我有机会走一条更适合我的道路，以后得到更大的发展。 申请学生： 20xx年x年x日 理科转文科申请书3 尊敬的学校领导： xxx同学系本校高二（6）班的学生，根据目前其学习中
文科生可以申请德国大学的哪些专业
文科生可以申请德国大学的哪些专业 文科生可以申请德国大学的哪些专业? 海德堡大学 成立于1386年的海德堡大学是德国最古老的大学，也是德意志 神圣罗马帝国继布拉格和维也纳之后开设的第三所大学。十六世纪 的下半叶，海德堡大学就成为欧洲科学文化的中心。截至2013年， 海德堡大学共有29,000名在校生，超过5000人的教学和科研队伍，其中大约420人为教授。 海德堡大学不少科系享誉世界，是中欧地区第三所大学，历史仅次于捷克的布拉格大学和奥地利的维也纳大学。其中法学专业被誉 为海德堡大学的优势专业。既然题主心仪海德堡，那么如果对法学 有兴趣，不妨去海德堡大学修法学专业。 开放的文科专业： 法学系：有法学、外国和国际私法与经济法、法学史、社会经济法、刑事法、财政税和德国与欧洲管理法等专业。 哲学历史系：有哲学、历史、东欧历史、政治学、艺术史学等专业。 东方学与古代学系：有东方语言、埃及学、汉学、日本学、古典语文学、早期史学、古代史和考古学等专业。 新哲学系：有日耳曼学、英国语言文学、罗马学、中世纪和新时代拉丁哲学、斯拉夫语、语言学、口译和笔译、作为外语的德语等 等专业。 经济学系：有国际经济和社会统计比较学、社会学史和经济史等专业。 慕尼黑大学
德国排名第一的大学 路德维希-马克西米利安-慕尼黑大学(Ludwig-Maximilians-Universit?tMünchen)，简称LMU或慕尼黑大学。由路德维希公爵于1472年所创建，是德国和欧洲最杰出、文化气息最浓重的大学之一，也是德国精英大学和欧洲研究型大学联盟的成员。 慕尼黑大学是国际领先的研究型大学，以34名诺贝尔奖得主在 全球院校诺奖排名中排13名，毕业生中不乏马克斯·普朗克、沃纳·海森堡，康拉德·阿登纳等科学家及政治家。慕尼黑大学在 2014/15年THE全球院校排名中排第29位，QS排名自然科学领域排 第21位、生命科学与医学第35位，艺术与人文科学第90位。在2014年世界大学学术排名(ARWU)中与海德堡大学并列德国最杰出大学，其中在自然学科排名39位、物理排名19位。
选择文科的理由
选择文科的理由 以下是本人整理的读文科的理由，正在徘徊的学生可以看看！ 1.随着我国改革开放步伐的加快,我国经济快速发展.加之我国已经进入WTO, 目前的形势是:缺乏经济类人才.因此经济学在今后一段时间内将是很热门的!谁 说读文科就不好了!? 2.高考中政治、历史的专业：法律、审计、新闻、中文、哲学、国际金融等 高考中地理的专业：地质、地球物理、考古等 文科十大热门专业： （1）会计电算化。授予经济学学士。 主干课程；经济学、会计学、市场营销、计算机技术、金融学等。 招生院校：财经类、综合类、师范类院校。 （2）金融学。授予经济学学士。 主干课程：政治经济学、西方经济学、财政学、证券投资学、保险学、银行业务、投资银行理论等。 招生院校：财经类、综合类院校。 （3）对外汉语。授予文学学士。 主干课程：汉语言文学、外国语言文学、写作、翻译、古代（现代）汉语、西方文化礼仪等。 招生院校：外语类、师范类院校。 （4）外语语言文学（外语）。授予文学学士。 主要语种：英语、德语、法语、日语、意大利语、西班牙语及小语种。 招生院校：外语类、师范类、综合类院校。 （5）广播电视新闻学。授予文学学士。 主干课程：广电概论、广电技术基础、新闻采访写作、编辑制作、摄影摄象等。招生院校：各传媒院校、师范类、综合类院校。 （6）艺术设计。授予艺术学学士， 主干课程：素描、色彩图案、专业技法、专业设计、艺术设计理论等， 招生院校：艺术类、师范类、综合类院校。 （7）学前教育。授予教育学学士 主干课程：教育学、心理学、声乐、美术、幼儿玩具制作等。 招生院校：师范类。 （8）市场营销。授予管理学学士。 主干课程：管理学、统计学、会计学、财务管理、市场营销、经济法、国际市场营销、市场调查等。 招生院校：财经类、综合类院校。 （9）汉语言文学。授予文学学士 主干课程：语言学概论、汉语史、古代文学、现代文学等。 招生院校；师范类、综合类院校。 （10）国际经济与贸易。授予经济学学士。
参加高考申请书(完整版)
参加高考申请书 参加高考申请书 第一篇： 参加申请书 参加申请书 申请人： ______无线电元件二厂，地址： ______市______路______号。法定代表人： 李______，厂长。 委托代理人： 刘______，男，____岁，______无线电元件二厂工程师，住本厂宿舍楼___号。 申请目的： 参加诉讼。 申请理由： 在______百货公司诉______无线电厂购销合同质量纠纷一案中，______百货公司声称因______无线电厂所产______牌收机录质量问题，造成了商品积压，影响了资金周转，要求赔偿损失。______无线电厂则声言我厂所产元件质量“不过关”造成的。 我厂是50年代组建的老厂家，所产______电子元件一直符合国家规定标准。______无线电厂所购该批电子原件，经______省质量检验中心检验，完全合格（见该批电子原件的质量鉴定书）。
我们认为，______无线电厂所产该批______牌收录机的质量问题，不是我厂______电子原件的问题，而是电子线路或其他技术方面的问题。此案既然涉及到我厂，其审理结果可能与我们有利害关系。为了不使我厂的合法权益遭受损失，根据《民事诉讼法》第五十六条第二款的规定，特申请参加本案的诉讼，望予批准。 此致 ______人民法院 第二篇： 写给即将参加高考的你 写给即将参加高考的你 写给即将参加高考的你。特别是，艺考生们！ 看看时间，已经是201X年的5月7日的凌晨。我突然意识到：再过一个月，又将是一年一度的高考了！我心猛抽了一下，因为在若干年前的这个时候，我在家乡的某一所复读学校破旧的寝室里，正辗转难眠。 那个时候的我和你们一样，心怀梦想，却为自己能否顺利通过文化课而担忧。我几乎无法用语言来表达我当时内心的惶恐和压力，因为那时候我虽拿到了中戏的专业考试合格证，但那也只是仅有的一张，而那时候我已经21岁了！我知道，上天不会再给我一次机会的。 我的经历与现在电脑面前的你们不一样，你们大部分是应届生，顶多也只是复读一年或是两年。而我是从部队退役之后重新走入了复读学校，况且是在周围人群中除了我母亲以外所有人都怀疑、笑话、嘲笑我的举措之下的环境中做出的举动。记得退役之后的第一次月考，总分750分的试卷我只考了150多分，而那已经是当年的11月