基于分组数据块的P码直捕算法研究

数据挖掘算法的分析与研究

科技广场2010.9 0引言 随着数据库技术的飞速发展，人们在各种应用领域所拥有的数据量急剧增加，这些数据对人们的工作和研究有着重要的作用，但是由于对这些数据进行高级处理的工具比较少，使它们的重要性没有能够充分的发挥。当前多数的数据库系统只是可以对数据库中已有的数据进行存取、查询和统计等简单操作，通过这些操作人们可以获得数据的一些简单信息。但这些信息是从数据表面直观表现出来，对于隐藏于数据背后的如数据之间的关系、数据整体特征的描述以及寻找未来数据发展趋势的预测等信息并不能通过这些手段得到，而这些往往是人们更加需要的并且在决策支持的过程中更有价值。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果，正是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中挖掘有用知识的过程。 1数据挖掘的主要步骤 数据挖掘工作作为一个完整的挖掘过程，可分为以下几个主要步骤： (1)陈述问题和阐明假设：多数基于数据的模型研究都是在一个特定的应用领域里完成的。因此在设计数据挖掘算法之前，需要事先确定一个有意义的问题陈述。模型建立者通常会为未知的相关性指定一些变量，如果可能还会指定相关性的一个大体形式作为初始假设。对当前问题可能会有几个阐明的假设，这要求将应用领域的专门技术和数据挖掘模型相结合。实际上，这往往意味数据挖掘人员与应用专家之间密切地协作，在开始数据处理过程之前明确实际工作对数据挖掘结果的要求，根据此要求，确定数据收集过程的具体方法和数据挖掘采用的具体算法。 (2)数据准备和预处理：数据准备和预处理又可分为三个步骤：数据选取、数据预处理、数据变换。 数据选取的目的是确定数据挖掘的处理对象，即目标数据，它是根据由问题陈述中得到的用户需求，从原始数据库中抽取一定的数据用于数据挖掘， 数据挖掘算法的分析与研究 Analysis and Research of Data Mining Algorithms 喻云峰 Yu Yunfeng (江西省商务学校，江西南昌330100) （Jiangxi Commercial School,Jiangxi Nanchang330100） 摘要：本文对数据挖掘的基本理论进行了分析研究，总结了数据挖掘的基本步骤，归纳了数据挖掘的基本方法，并在此基础上，提出了用数据挖掘进行数据分析的通用策略。 关键词：数据挖掘；通用策略 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1671-4792-(2010)9-0054-03 Abstract:In this thesis,the basic theory of data mining is researched.Based on this,the basic steps of data min-ing is summarized and the basic method of data mining is generalized.At last,a general tactic of data mining is given. Keywords:Data Mining;General Tactic 54

R实现分组汇总的几种办法

R实现分组汇总的几种办法 分组汇总是对二维结构化数据中的某个字段（或多个字段）分组，并对组内字段进行汇总的算法，下面的例子将展示R语言实现分组汇总的几种办法。为了更加通用，例子中的分组字段是2个，汇总算法也是2种。 案例描述： 请将数据框orders按照CLIENT和SELLERID分组，并在组内对AMOUNT字段分别求和、求最大值。 说明：orders存储着订单记录，其来源可以是数据库也可以是文件，比如： 方法1：aggregate函数 代码： result1<-aggregate(orders$AMOUNT, orders[,c("SELLERID","CLIENT")],sum) result2<-aggregate(orders$AMOUNT, orders[,c("SELLERID","CLIENT")],max) result<-cbind(result1,result2$x) 代码解读： 1.从名字就可以看出，aggregate是专用于分组汇总的函数，它的输入参数和计算结果都 是数据框，用法相对简单。 2.aggregate函数不能对分组后的数据进行多种汇总计算，因此要用两句代码分别实现sum 和max算法，最后再用cbind拼合。显然，上述代码在性能和易用性上存在不足。 3.aggregate函数对分组字段的顺序有一个奇怪的要求：必须反向排列。鉴于这个怪要求， 先对CLIENT分组再对SELLERID分组就必须写成：orders[,c("SELLERID","CLIENT")]。如果按照正常的思维习惯写代码，结果将是错误的。 4.不仅代码的写法违反正常的思维习惯，计算后的结果也很怪异：SELLERID字段会排在 CLIENT之前。事实上，为了使计算结果更符合业务逻辑，上述的代码还要继续加工才行。 总结： aggregate函数勉强可用，但在性能和方便性上存在不足，代码的写法、计算结果、业

常见的几种加密算法

1、常见的几种加密算法： DES（Data Encryption Standard）：数据加密标准，速度较快，适用于加密大量数据的场合； 3DES（Triple DES）：是基于DES，对一块数据用三个不同的密钥进行三次加密，强度更高； RC2和RC4：用变长密钥对大量数据进行加密，比DES 快；IDEA（International Data Encryption Algorithm）国际数据加密算法，使用128 位密钥提供非常强的安全性； RSA：由RSA 公司发明，是一个支持变长密钥的公共密钥算法，需要加密的文件块的长度也是可变的； DSA（Digital Signature Algorithm）：数字签名算法，是一种标准的DSS（数字签名标准）； AES（Advanced Encryption Standard）：高级加密标准，是下一代的加密算法标准，速度快，安全级别高，目前AES 标准的一个实现是Rijndael 算法； BLOWFISH，它使用变长的密钥，长度可达448位，运行速度很快； 其它算法，如ElGamal钥、Deffie-Hellman、新型椭圆曲线算法ECC等。 2、公钥和私钥： 私钥加密又称为对称加密，因为同一密钥既用于加密又用于解密。私钥加密算法非常快（与公钥算法相比），特别适用于对较大的数据流执行加密转换。 公钥加密使用一个必须对未经授权的用户保密的私钥和一个可以对任何人公开的公钥。用公钥加密的数据只能用私钥解密，而用私钥签名的数据只能用公钥验证。公钥可以被任何人使用；该密钥用于加密要发送到私钥持有者的数据。两个密钥对于通信会话都是唯一的。公钥加密算法也称为不对称算法，原因是需要用一个密钥加密数据而需要用另一个密钥来解密数据。

小学数学苏教版三年级下册第九单元第2课《简单的数据排序和分组》优质课公开课教案教师资格证面试试讲教案

小学数学苏教版三年级下册第九单元第2课《简单的数据排序和分组》优质课公开课教案教师资格证面试试讲教案1教学目标 1.使学生进一步学习数据调查、整理的方法,学会数据的比较和简单的分析,能根据要求把调查的数据有序排列、比较,分析并获得数据反映的信息和简单事实。 2.使学生根据问题提出通过数据统计解决的方法,经历统计的活动过程和用有序排列、选择数据对象等方法比较和分析数据等活动,体会从数据中可以获得相关信息,感受不同数据分别表示的最大、最小、大多数的数值范围等数据的意义,进一步发展数据分析观念。 3.使学生主动进行一些社会调查,体验实践性和现实性,激发学生学习的兴趣,培养学生的应用意识,并接受其中的思想教育。 2学情分析 学生在二年级时,已经学习过数据的收集和整理,本课主要通过实际调查和简单测量等活动,引导学生在数据收集、整理、分析的过程中,帮助学生初步了解简单的数据排序和分组的方法,能够围绕需要解决的问题进行简单的数据分析,初步体会数据的意义与价值。 3重点难点 教学重点:让学生根据某一标准,确定统计对象。 教学难点:能根据相关数据填写、分析统计表。 教学准备:学生:课前身高、年龄、一庹长度的收集 教师:每组学生的身高统计表格、一庹长度的统计表格、ppt课件。 4教学过程 4.1第一学时 4.1.1教学活动 活动1【导入】一、谈话引入 一、谈话引入 1.谈话:课前我们进行了一次调查,了解了许多我们身体的小秘密,知道了自己的年龄和身高。咱们班的同学大都是9岁和10岁,对吧。 9岁和10岁的儿童身高,在我们国家有一个标准,想知道吗? 课件出示:这是我国正常儿童 9~10 岁的身高标准 2.谈话:大家一起来看看,你知道9岁男生的身高在什么范围之内?这是什么意思? (哦,如果你是9岁男生,那么你的身高只要在这个范围之内,就说明你身高标准,在正常范围之内。) 那10岁女生的正常标准身高在什么范围之内? 3.(课件出示)提问:看看自己的身高,你的身高在正常范围内吗?

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

数据挖掘分类算法比较

数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。

数据挖掘算法

数据挖掘的10大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在 构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm

加密算法介绍及加密算法的选择

加密算法介绍及如何选择加密算法 加密算法介绍 一.密码学简介 据记载，公元前400年，古希腊人发明了置换密码。1881年世界上的第一个电话保密专利出现。在第二次世界大战期间，德国军方启用“恩尼格玛”密码机，密码学在战争中起着非常重要的作用。 随着信息化和数字化社会的发展，人们对信息安全和保密的重要性认识不断提高，于是在1997年，美国国家标准局公布实施了“美国数据加密标准（DES）”，民间力量开始全面介入密码学的研究和应用中，采用的加密算法有DES、RSA、SHA等。随着对加密强度需求的不断提高，近期又出现了AES、ECC等。 使用密码学可以达到以下目的： 保密性：防止用户的标识或数据被读取。 数据完整性：防止数据被更改。 身份验证：确保数据发自特定的一方。 二.加密算法介绍 根据密钥类型不同将现代密码技术分为两类：对称加密算法（秘密钥匙加密）和非对称加密算法（公开密钥加密）。 对称钥匙加密系统是加密和解密均采用同一把秘密钥匙，而且通信双方都必须获得这把钥匙，并保持钥匙的秘密。 非对称密钥加密系统采用的加密钥匙（公钥）和解密钥匙（私钥）是不同的。 对称加密算法 对称加密算法用来对敏感数据等信息进行加密，常用的算法包括： DES（Data Encryption Standard）：数据加密标准，速度较快，适用于加密大量数据的场合。

3DES（Triple DES）：是基于DES，对一块数据用三个不同的密钥进行三次加密，强度更高。 AES（Advanced Encryption Standard）：高级加密标准，是下一代的加密算法标准，速度快，安全级别高； AES 2000年10月，NIST（美国国家标准和技术协会）宣布通过从15种侯选算法中选出的一项新的密匙加密标准。Rijndael被选中成为将来的AES。 Rijndael是在 1999 年下半年，由研究员 Joan Daemen 和 Vincent Rijmen 创建的。AES 正日益成为加密各种形式的电子数据的实际标准。 美国标准与技术研究院 (NIST) 于 2002 年 5 月 26 日制定了新的高级加密标准(AES) 规范。 算法原理 AES 算法基于排列和置换运算。排列是对数据重新进行安排，置换是将一个数据单元替换为另一个。AES 使用几种不同的方法来执行排列和置换运算。 AES 是一个迭代的、对称密钥分组的密码，它可以使用128、192 和 256 位密钥，并且用 128 位（16字节）分组加密和解密数据。与公共密钥密码使用密钥对不同，对称密钥密码使用相同的密钥加密和解密数据。通过分组密码返回的加密数据的位数与输入数据相同。迭代加密使用一个循环结构，在该循环中重复置换和替换输入数据。 AES与3DES的比较 非对称算法

数据的排序与分组

数据排序与分组 教学目标： 1.使学生初步根据某一事物的标准，通过数据的收集、整理，进行描述和分析过程。 2.能根据统计结果回答问题、发现问题，进行简单的预测和较为合理的判断。 3.让学生进行一些社会调查，体验实践性和现实性，激发学生学习的兴趣，培养学生的应用意识，并接受其中的思想教育。 教学重点：让学生根据某一标准，确定统计对象。 教学难点：能根据相关数据填写、分析统计表。 课前准备：课件。 教学过程： 一、情境引入 谈话：同学们，课前我们都测量了自己的身高，你能告诉我你的身高是多少吗？ 学生汇报。 出示我国正常儿童9~10岁的身高标准表格： 师：这是我国正常儿童9~10岁的身高标准，从这张统计表中你看懂了什么？

师：9岁的男生身高在126.5~137.8cm之间是什么意思？ 揭题：这节课我们要探究我们的身高是不是在正常范围内。 二、交流共享 1.教学例2。 （1）提问：认真对照，你的身高在正常范围吗？ 学生对照表格，说出自己的年龄和标准范围判断自己的身高是否正常。 追问：男生和女生的标准相同吗？（不相同） （2）统计小组同学的身高情况。 谈话：我们可以根据自己的身高情况分析自己的身高是不是在正常范围内，我们班其他同学呢？怎样才能全面了解全班同学的身高情况？ 小组讨论，指名交流。 学生活动：按男、女生分成几个小组，调查小组里每个同学的身高，并把结果记录在表格里。 汇报交流：按从矮到高的顺序，把小组同学的身高排一排，写在表格里。 提问：你们小组的同学中，最高的是多少厘米？最矮的是多少厘米？

追问：把你们小组同学的身高与我国正常儿童的身高标准比一比，你有什么发现？ 学生依次回答以上问题，学生结合调查的实际情况进行回答，只要说得合理教师都要予以肯定。 （3）统计全班同学的身高情况。 提问：刚才我们统计了每个小组同学的身高，现在老师想知道我们全班同学最高是多少厘米？最矮呢？ 学生独立思考后小组讨论，最后全班交流。 结合学生发言，教师总结：可以把每组最高的比一比，把每组最矮的比一比，再找出全班同学中最高的和最矮的。 追问：全班男生身高在正常范围的有多少人？女生呢？（小组讨论）师生共同合作分类统计。 分成四类：9岁男生，9岁女生，10岁男生，10岁女生。将记录结果进行统计。 师：说说从统计的结果中你发现了什么？ 小结。 三、反馈完善 1.完成“想想做做”第1题。 出示小华收集的自己班女生1分钟仰卧起坐的成绩，让学生读表格。（1）根据统计表，逐题回答教材上的问题。 （2）从统计表中你还知道了什么？ 2.完成“想想做做”第2题。

数据挖掘关于Kmeans算法的研究(含数据集)

浙江大学算法研究实验报告 数据挖掘 题目：K-means

目录 一、实验内容 (5) 二、实验目的 (7) 三、实验方法 (7) 3.1软、硬件环境说明 (7) 3.2实验数据说明 (7) 图3-1 (7) 3.3实验参数说明/软件正确性测试 (7) 四、算法描述 (9) 图4-1 (10) 五、算法实现 (11) 5.1主要数据结构描述 (11) 图5-1 (11) 5.2核心代码与关键技术说明 (11) 5.3算法流程图 (14) 六、实验结果 (15) 6.1实验结果说明 (15) 6.2实验结果比较 (21) 七、总结 (23)

一、 实验内容 实现K-means 算法，其中该算法介绍如下： k-means 算法是根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法。 输入：聚类个数k ，以及包含n 个数据对象的数据。 输出：满足方差最小标准的k 个聚类。 处理流程： Step 1. 从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； Step 2. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 3. 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） Step 4. 循环Step 2到Step 3直到每个聚类不再发生变化为止； k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下： 21∑∑=∈-=k i i i E C p m p (1) 其中E 为数据库中所有对象的均方差之和，p 为代表对象的空间中的一个点，m i 为聚类C i 的均值(p 和m i 均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k 个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 重点要求：用于聚类的测试级不能仅为单独的一类属性，至少有两种属性值参与聚类。

进行分类汇总的五种方法

进行分类汇总的五种方法 假设您要建立一个其中每个账户代码均可出现多次的月度事务列表。在月末，您需要按账户代码对数据进行组织和分类汇总。 执行此任务的方法至少有5 种。以下是这5 种方法的教程。 注释示例数据集中的账户号码在列A 中，金额在列B 中。数据区域是A2:B100，数据目前未排序。 方法1：使用创造性的IF 语句和选择性粘贴 步骤如下： 按账户（列A）对数据进行排序。 在列C中创建一个公式，以持续对每个账户进行动态汇总。例如，在单元格C2中创建公式：=IF(A2=A1,C1+B2,B2) 在列D中创建一个公式，以标识特定账户的最后一个条目，例如，在单元格D2中创建公式：=IF(A2=A3,FALSE,TRUE) 将C2:D2中的公式向下复制到所有行中。 复制C2:D100。在此区域仍处于选中状态时，单击编辑菜单上的选择性粘贴，单击数值，然后单击确定，将C2:D100中的公式改为数值。 按列D排序，降序排列。 对于在列D中值为TRUE的行，列A中是账户号码的唯一列表，列C中是账户的最终动态汇总。 优点速度快。只需对写IF语句感觉敏锐。 缺点还有更好的方法。

方法2：使用高级筛选获得唯一账户列表 这是一种获得唯一账户号码列表的方法： 突出显示区域A1:A100。 在数据菜单上，指向筛选，然后单击高级筛选。 单击将筛选结果复制到其他位置。 选中选择不重复的记录复选框。 选择要在其中显示唯一列表的工作表空白部分。将此位置键入复制到框中。 注释单击将筛选结果复制到其他位置之前，复制到框显示为灰色。 单击确定。唯一账户号码将显示在输入的位置。 输入获得结果所需的所有进一步操作、数组公式等。 优点比方法1快。无需排序。 缺点此后所需输入的数组公式将使您头晕。 方法3：使用合并计算命令 此方法使用合并计算命令，这有几项要求：账户号码必须在要汇总的数值字段的左侧。每列上方必须有标题。需要对其中包括左列中的账户号码和顶部标题的单元格矩形块指定区域名称。在本例中，该区域为A1:B100。 突出显示区域A1:B100。 通过在名称框（在编辑栏左侧）中单击并键入TotalMe之类的名称，对此区域指定区域名称。（也可以在插入菜单上单击名称。）将单元格指针置于工作表的空白部分。

大数据常用的算法

大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信

DES数据加密算法

上海电力学院 实验报告 课程名称信息安全/计算机安全实验项目实验一DES数据加密算法 姓名张三学号班级专业电子信息工程 同组人姓名指导教师姓名魏为民实验日期2011年月日 一、实验目的 通过本实验的学习，深刻理解DES加密标准，提高算法设计能力，为今后继续学习密码技术和数字签名奠定基础。 二、实验内容 根据DES加密标准，用C++设计编写符合DES算法思想的加、解密程序，能够实现对字符串和数组的加密和解密。 三、实验步骤 1. 在操作系统环境下启动VC++集成环境（Microsoft Visual C++ 6.0 ，其中6.0为版本号，也可为其它版本），则产生如图1所示界面。 图1 VC++ 集成环境界面 2. 选择“文件”菜单下的“新建”命令，出现如图2所示界面（不可直接按“新建”按钮，此按钮是新建一个文本文件）。此界面缺省标签是要为新程序设定工程项目，但编辑小的源程序也可以不建立项目，可以直接选择其左上角的“文件”标签，产生如图3所示界面。 3. 在图3所示的界面中左边选定文件类型为“C++ Source File”，右边填好文件名并选定文件存放目录，

然后单击“确定”按钮，出现如图4所示编程界面，开始输入程序。 4. 输入完源程序后，按"编译"菜单下的编译命令，对源程序进行编译。系统将在下方 的窗口中显示编译信息。如果无此窗口，可按"Alt + 2"键或执行"查看"菜单下的"输出"命令。 如果编译后已无提示错误，则可按"编译"菜单下的"构件"命令来生成相应的可执行文件，随后可按"编译"菜单下的"执行"命令运行的程序。 图2 新建VC++工程项目界面 图3 新建VC++源程序文件界面

数据挖掘分类算法研究综述终板

数据挖掘分类算法研究综述 程建华 (九江学院信息科学学院软件教研室九江332005 ) 摘要：随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点。特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类。通过论述以上算法优缺点和应用范围，研究者对已有算法的改进有所了解，以便在应用中选择相应的分类算法。 关键词：数据挖掘；分类；软计算；算法 1引言 1989年8月，在第11届国际人工智能联合会议的专题研讨会上，首次提出基于数据库的知识发现(KDD，Knowledge DiscoveryDatabase)技术[1]。该技术涉及机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、专家系统、数据可视化和高性能计算等领域，技术难度较大，一时难以应付信息爆炸的实际需求。到了1995年，在美国计算机年会(ACM)上，提出了数据挖掘[2](DM，Data Mining)的概念，由于数据挖掘是KDD过程中最为关键的步骤，在实践应用中对数据挖掘和KDD这2个术语往往不加以区分。 基于人工智能和信息系统，抽象层次上的分类是推理、学习、决策的关键，是一种基础知识。因而数据分类技术可视为数据挖掘中的基础和核心技术。其实，该技术在很多数据挖掘中被广泛使用，比如关联规则挖掘和时间序列挖掘等。因此，在数据挖掘技术的研究中，分类技术的研究应当处在首要和优先的地位。目前，数据分类技术主要分为基于传统技术和基于软计算技术两种。 2传统的数据挖掘分类方法 分类技术针对数据集构造分类器，从而对未知类别样本赋予类别标签。在其学习过程中和无监督的聚类相比，一般而言，分类技术假定存在具备环境知识和输入输出样本集知识的老师，但环境及其特性、模型参数等却是未知的。 2.1判定树的归纳分类 判定树是一个类似流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。由判定树可以很容易得到“IFTHEN”形式的分类规则。方法是沿着由根节点到树叶节点的路径，路径上的每个属性-值对形成“IF”部分的一个合取项，树叶节点包含类预测，形成“THEN”部分。一条路径创建一个规则。 判定树归纳的基本算法是贪心算法，它是自顶向下递归的各个击破方式构造判定树。其中一种著名的判定树归纳算法是建立在推理系统和概念学习系统基础上的ID3算法。 2.2贝叶斯分类 贝叶斯分类是统计学的分类方法，基于贝叶斯公式即后验概率公式。朴素贝叶斯分类的分类过程是首先令每个数据样本用一个N维特征向量X={X1，X2，?X n}表示，其中X k是属性A k的值。所有的样本分为m类：C1，C2，?，C n。对于一个类别的标记未知的数据记录而言，若P(C i/X)>P(C j/X)，1≤ j≤m，j≠i，也就是说，如果条件X下，数据记录属于C i类的概率大于属于其他类的概率的话，贝叶斯分类将把这条记录归类为C i类。 建立贝叶斯信念网络可以被分为两个阶段。第一阶段网络拓扑学习，即有向非循环图的——————————————————— 作者简介：程建华（1982-），女，汉族，江西九江，研究生，主要研究方向为数据挖掘、信息安全。

上机1用EXCEL对原始数据进行分组汇总

上机用Excel对原始数据进行分组汇总 [实验目的] 掌握用EXCEL进行数据的整理 [实验内容] 编制变量数列 对原始数据进行简单与交叉（复合）分组汇总 [操作指导] 例1：对品质型原始数据进行简单分组汇总。资料见上机训练数据“性别与年龄构成工作表” 方法之一：利用countif函数。 方法之二：利用数据透视表。 例2：用对数值型型原始数据进行简单分组汇总。资料见上机训练数据“能力测试分工作表”。（编制变量数列） 方法一：利用countif函数。（等距或异距均可） 方法二：利用直方图分析工具。（一般是等距，异距也可但不宜直接作图）步骤： 第一步——打开Excel，在某一空白列中输入需要编制变量数列的所有原始数据，每一单元格输入一个变量值； 第二步——利用函数找出原始数据中的最大值(用函数max)与最小值（用函数min）。 第三步——利用公式求出极差（即最大值与最小值之差），依据数据类型、多少与分布特点确定组数与组距以及组限。 第四步——选择一空列，定组限名如“按能力分分组”，输入除最后一组以外的各组的上限值（注意，Excel默认的是上限在本组内）； 第五步——单击“工具”下拉式菜单，选定“数据分析”选项，在弹出的对话框中选定“直方图”，再单击“确定”，得到如下图所示的对话框： 第六步——在对话框中“输入区域”框内键入原始数据所在单元格，绝对、相对引用均可。） 在“接收区域”框内键入组限所在单元格） 选中“标志”(当引用单元格未包括标志所在单元格时，不选) 可在“输出区域”框内键入一空列的某一单元格 可选择“累积百分率” 选择“图表输出” 单击“确定”

第七步——为了把变量数列转化为平常表达习惯，需将表中的“频率”改成次数名称“人数”，将各组上限值依次改为区间，在与最后一组相邻的下一行单元格写上合计，选定“合计”单元格右邻的单元格并在工具栏上双击“∑”符号；还可在与次数相邻的列计算“比重”[计算时注意公式中单元格的相对引用（分子）与绝对引用（分母）] 第八步——默认直方图形式为柱形图，可以调整为标准的直方图形式。具体方法是：在图中“柱”上右击弹出菜单，选“数据系列格式”命令，再选“选项”，将其对话框中的“间距宽度”调整为“0”即可。输出结果如下： 特别提醒：由于每一组对数据值小于或等于上限的数据进行计数，所以在确定组限时，如果上组限不包含在本组内，一定要选择小于上组限的数。 方法三：利用频数分布函数。（一般是等距，异距也可但不宜直接作图） 步骤： 第一步——打开Excel，在某一空白列中输入需要编制变量数列的所有原始数据，每一单元格输入一个变量值； 第二步——利用函数找出原始数据中的最大值(用函数max)与最小值（用函数min）。 第三步——利用公式求出极差（即最大值与最小值之差），依据数据类型、多少与分布特点确定组数与组距以及组限。 第四步——选择一空列，定组限名同前。注意，Excel默认的是上限在本组内）； 第五步——方式一：选定一列多行单元格区域（注意行数与组数对应）,单击“插入”下拉式菜单，选定“函数”选项，在弹出的对话框中选定“统计”类别下的frequency（如下图1），再单击“确定”，得到对话框。在date_array旁边的方框内输入原始数据所在单元格；在bins_array旁边的方框内输入组限所在单元格（也可以直接输入各组组限，注意要用大括号括住且各组限之间用分号隔开）（如下图2），然后同时按Ctrl/shift/enter键，则得到各组频数。方式二：也可以选定一列多行单元格区域（注意行数与组数对应）后，直接输入“=frequency（原始数据所在单元格，组限所在单元格）”, 然后同时按Ctrl/shift/enter键，则得到各组频数。

数据挖掘中十大经典算法

数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里?佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个

苏教版三年级数学下册课后练习题-简单的数据排序和分组

简单的数据排序和分组 1.学校图书馆老师记录了今年3月1-16日每天读者人数，结果如下： （1）在这16天中，读者人数最多的是3月（）日，读者人数最少的是3月（）日。 （2）读者人数超过70的一共有（）天，分别是3月（）日和3月（）日。 （3）读者人数少于20的一共有（）天，分别是： ______________________________________________________________________。 2.东岭小学三年级21名男生实心球投掷测试成绩如下表：

（1）21名男生中，实心球投掷成绩最好的是（）号同学，成绩最差的是（）号同学。 （2）根据“小学生体质健康测试评分标准”，三年级男生实心球投掷成绩达到或超过7.0米属于“优秀”等级，成绩处于6.0-6.9米属于“良好”等级，成绩处于5.0-5.9米属于“及格”等级，成绩低于5.0米属于“不及格”等级。21名男生中每个等级的各有多少人？先数一数，再完成下表。 （3）根据上表，21名男生中，获得哪个等级的人数最多？ 3.三（1）班18名女生的体重如下表：

（1）这个班的18名女生中，体重最重的是（）千克，最轻的是（）千克。 （2）按从轻到重的顺序排列，1号女生排在第（），6号女生排在第（）。 （3）18名女生中，体重低于20千克的有（）人，体重高于30千克的有（）人。

参考答案 1.（1）12 14 （2）2 5 12 （3）4 3月6日、3月7日、3月13日、3月14日。 2. （1）19 10 （2） 3．（1）36.618.6 （2）4 7 （3）3 4

Excel进行分类汇总的五种方法

Excel进行分类汇总的五种方法 假设您要建立一个其中每个账户代码均可出现多次的月度事务列表。在月末，您需要按账户代码对数据进行组织和分类汇总。 执行此任务的方法至少有 5 种。以下是这 5 种方法的教程。 注释示例数据集中的账户号码在列 A 中，金额在列 B 中。数据区域是A2:B100，数据目前未排序。 方法1：使用创造性的IF 语句和“选择性粘贴” 步骤如下： 按账户对数据进行排序。 在列C中创建一个公式，以持续对每个账户进行动态汇总。例如，在单元格C2中创建公式：=IF(A2=A1,C1+B2,B2) 在列D中创建一个公式，以标识特定账户的最后一个条目，例如，在单元格D2中创建公式：=IF(A2=A3,FALSE,TRUE) 将C2:D2中的公式向下复制到所有行中。 复制C2:D100。在此区域仍处于选中状态时，单击“编辑”菜单上的“选择性粘贴”，单击“数值”，然后单击“确定”，将C2:D100中的公式改为数值。

按列D排序，降序排列。 对于在列D中值为TRUE的行，列A中是账户号码的唯一列表，列C中是账户的最终动态汇总。 优点速度快。只需对写IF语句感觉敏锐。 缺点还有更好的方法。 方法2：使用“高级筛选”获得唯一账户列表 这是一种获得唯一账户号码列表的方法： 突出显示区域A1:A100。 在“数据”菜单上，指向“筛选”，然后单击“高级筛选”。 单击“将筛选结果复制到其他位置”。 选中“选择不重复的记录”复选框。 选择要在其中显示唯一列表的工作表空白部分。将此位置键入“复制到”框中。 注释单击“将筛选结果复制到其他位置”之前，“复制到”框显示为灰色。 单击“确定”。唯一账户号码将显示在输入的位置。 输入获得结果所需的所有进一步操作、数组公式等。 优点比方法1快。无需排序。 缺点此后所需输入的数组公式将使您头晕。 方法3：使用“合并计算”命令 此方法使用“合并计算”命令，这有几项要求：账户号码必须在要汇总的数值字段的左侧。每列上方必须有标题。需