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大样本数据聚类的改进方法

统计与决策 2009年第1期25卷 12-13页

作者：卞亦文上海大学悉尼工商学院上海201800

K-means算法是处理大样本数据的聚类分析的常用算法之一。该算法的不足之处是聚类的数目k必须事先给定。文章提出应用黄金分割法来度量有关该聚类的有效性,该方法能自动优化确定最佳的聚类个数,以此实现大样本数据的有效聚类;并采用实... 详细信息

K-means算法是处理大样本数据的聚类分析的常用算法之一。该算法的不足之处是聚类的数目k必须事先给定。文章提出应用黄金分割法来度量有关该聚类的有效性,该方法能自动优化确定最佳的聚类个数,以此实现大样本数据的有效聚类;并采用实际数据说明了方法的合理性和有效性。

关键词：大样本数据 K-means算法有效性指标黄金分割法

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大样本数据下数值逼近的研究和应用

大样本数据下数值逼近的研究和应用

作者：蔡权德辽宁师范大学

学位级别：硕士

在许多领域,从日常生活到科学研究,从一般的经济现象,到对本质规律的深入探讨,我们都要面对大样本数据,而对大样本数据的分析正是我们从现象到本质这一过程中所不可或缺的.本文从数值逼近的角度出发,结合最小二乘法,提出了利用Pade逼近... 详细信息

在许多领域,从日常生活到科学研究,从一般的经济现象,到对本质规律的深入探讨,我们都要面对大样本数据,而对大样本数据的分析正是我们从现象到本质这一过程中所不可或缺的.本文从数值逼近的角度出发,结合最小二乘法,提出了利用Pade逼近和Bezier曲线对大样本数据进行逼近和拟合的方法. 本文讨论Pade逼近和Bezier曲线在函数逼近方面的良好性质,提出了对一般的大样本数据进行拟合的方法.文章分为四部分,第一部分是绪论,对一般大数据拟合这类问题中已有的方法和理论进行了归纳和分类,从最早出现的多项式插值到近代出现的径向基函数插值,以及可供查找的参考文献等.第二部分具体介绍了Pade逼近,并给出了如何利用Pade逼近去对给定的一组样本数据进行拟合,从中可见利用Pad6逼近去拟合大样本数据的优越性.第三部分从Bezier曲线出发,利用参数曲线技术讨论了针对人口大样本数据进行拟合的方法,给出了详细的计算方式.第四部分对所给方法进行了总结,比较了不同方法在这一具体问题上的精度,并提出了在某些方向上的改进之处. 大样本数据逼近与拟合上的研究是一项很重要的工作,我们将在今后的研究中逐步深入.本文分别以港口吞吐量和大样本人口数据为例,具体讨论了在拟合中的计算问题,通过对数据的检验,得到了一般性的结论.从中不难看出,这些拟合方法的广泛适用性和在结果中所得到的良好的精确度.

关键词：大样本数据 Pade逼近 Bezier曲线参数曲线

基于大样本数据的江苏省沥青路面大中修养护周期

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公路交通科技（应用技术版） 2018年第9期14卷 171-172页

作者：徐刚宿迁市高速公路建设指挥部江苏宿迁223800

本文从江苏省干线路网中抽取948.4km实施过大中修的路段进行不同交通量等级下沥青路面大中修养护周期分布规律研究,得出不同交通量等级下江苏省干线公路大修周期和中修周期。结合路段的路面结构以及大中修养护前路面的PQI值分析得出4种... 详细信息

本文从江苏省干线路网中抽取948.4km实施过大中修的路段进行不同交通量等级下沥青路面大中修养护周期分布规律研究,得出不同交通量等级下江苏省干线公路大修周期和中修周期。结合路段的路面结构以及大中修养护前路面的PQI值分析得出4种性能优越的路面结构和4种性能较差的路面结构,以提醒养管单位密切关注路况衰变,改变养护策略。

关键词：大样本数据大中修养护周期性能优越路面结构性能较差路面结构中位数交通量等级

基于大样本数据的沥青路面施工质量控制方法研究

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广东交通职业技术学院学报 2008年第3期7卷 1-5页

作者：姚岢黎侃张肖宁张建莉广东省交通咨询服务中心广东广州510101 广东省交通厅广东广州510101 华南理工大学道路工程研究所广东广州510640 华南农业大学广东广州510642

为了进一步完善我国沥青路面施工质量的控制方法和评价手段,文中从过程控制的思路入手,通过采用无损检测方式获取路面施工过程中的大样本检测数据,并采用灰度图评价方法和统计分析评价方法对检测数据进行均匀性分析来评价沥青路面施工... 详细信息

为了进一步完善我国沥青路面施工质量的控制方法和评价手段,文中从过程控制的思路入手,通过采用无损检测方式获取路面施工过程中的大样本检测数据,并采用灰度图评价方法和统计分析评价方法对检测数据进行均匀性分析来评价沥青路面施工质量。实践证明该2种基于大样本检测数据的评价方法能有效的评价沥青路面施工质量,并能为指导后序生产提供有力的技术支持。

关键词：沥青路面大样本数据施工均匀性灰度图评价统计分析评价

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基于大样本数据对比分析数学分层教学效果

现代职业教育 2019年第36期 52-53页

作者：李春林江苏常州工程职业技术学院

高等数学作为高职院校课程中极为关键的一门基础课程,已成为高职生学习的难点课程,而且现在高职生在数学基础知识和学习习惯上也存在着很大的差异性,很多高职院校实施了分层教学。以江苏常州工程职业技术学院近两年实施数学分层教学后... 详细信息

高等数学作为高职院校课程中极为关键的一门基础课程,已成为高职生学习的难点课程,而且现在高职生在数学基础知识和学习习惯上也存在着很大的差异性,很多高职院校实施了分层教学。以江苏常州工程职业技术学院近两年实施数学分层教学后收集到的学生测试成绩为大样本数据基础,建立多水平线性模型,用SPSS19.0软件统计分析比对数学分层后的测试成绩做显著性检验,从而阐述学生数学分层实现了因材施教的目的。

关键词：分层教学大样本数据多水平线性模型显著性检验

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子宫颈癌筛查大样本数据引发的思考

中华临床实验室管理电子杂志 2016年第1期4卷 8-12页

作者：吕永金谢沁玲郑宝文梁小曼梁耀铭罗丕福广州金域检验中心宫颈病变检测中心 510005

子宫颈癌是全球女性生殖道最常见由高危型人乳头瘤病毒(high-risk human papillomavirus,hr HPV)致病的恶性肿瘤,对其病变过程筛查,能够早期发现与治疗,有效遏制其发病率和死亡率。当前的筛查方法包括细胞学检查、高危型HPV检测和联合筛... 详细信息

子宫颈癌是全球女性生殖道最常见由高危型人乳头瘤病毒(high-risk human papillomavirus,hr HPV)致病的恶性肿瘤,对其病变过程筛查,能够早期发现与治疗,有效遏制其发病率和死亡率。当前的筛查方法包括细胞学检查、高危型HPV检测和联合筛查(细胞学检查+高危型HPV检测)。采取何种筛查方案,对子宫颈癌的防治极为重要。目前我国对子宫颈癌筛查方案的选择存在一些困惑和争议。针对各种筛查方案的优劣性,我们对子宫颈癌筛查中获得的大样本数据进行分析,发现细胞学能有效筛查出子宫颈癌和癌前病变,高危型HPV检测的阳性检出率较高,在部分正常人群中亦可检出HPV阳性,且检测出HPV的不同型别可为临床分类管理患者和疫苗研发提供参考依据。而按筛查效果分析,细胞学联合高危型HPV检测仍是目前最佳的筛查方案。

关键词：子宫颈癌大样本数据细胞学筛查高危型人乳头瘤病毒联合筛查

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大样本数据下高职院校数学分层教学研究

农家参谋 2020年第20期 252-252页

作者：朱静常州工程职业技术学院

数学教育是高职教育的基础教育,对培养学生的逻辑思维、促进学生进一步发展意义巨大。大样本数据背景下,高职院校广泛的开展了数学分层教学,然而教学落实过程仍然存在一些问题,严重的影响了分层教学的落实效果。本文围绕"大样本数据下... 详细信息

数学教育是高职教育的基础教育,对培养学生的逻辑思维、促进学生进一步发展意义巨大。大样本数据背景下,高职院校广泛的开展了数学分层教学,然而教学落实过程仍然存在一些问题,严重的影响了分层教学的落实效果。本文围绕"大样本数据下高职院校数学分层教学"展开讨论,希望能够为优化大样本数据背景下的高职院校数学分层教学提供帮助。

关键词：大样本数据高职院校分层教学

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基于大样本调查数据的专车出行社会认知研究

基于大样本调查数据的专车出行社会认知研究

作者：韩敬微北京交通大学

学位级别：硕士

随着共享经济模式的快速发展,互联网与信息技术的不断革新,专车(又称网约车)作为新兴的"互联网+交通"出行模式应运而生,并依托共享平台,在众多国家呈现喷发式的增长。自2014年专车在中国出现以来,迅速渗透到全国各大中小城市,现已成为... 详细信息

随着共享经济模式的快速发展,互联网与信息技术的不断革新,专车(又称网约车)作为新兴的"互联网+交通"出行模式应运而生,并依托共享平台,在众多国家呈现喷发式的增长。自2014年专车在中国出现以来,迅速渗透到全国各大中小城市,现已成为居民日常出行的主要交通方式之一。然而专车过快的发展令政府及市场猝不及防。一方面,专车作为新兴事物,传统出租车及私家车的相关政策法规无法对其适用,政府管理及引导的缺失严重阻碍了专车行业的健康稳定发展。另一方面,专车的诞生打破了传统出租车行业一直以来的垄断局面,对其造成了强烈的冲击,且两者之间复杂的关系尚未理清。此外,专车由于监管不足,在乘客安全与权益保障等方面也一直饱受争议。这些问题给专车的长远发展带来了巨大的阻力,也使专车在发展初期困难重重。因此,为保障专车能够更好地适应中国国情及市场需求,与出租车行业协同发展,政府部门急需研究制定相关的法律法规及管理办法引领、指导和监管专车行业,以便更好地为乘客提供多样化的出行服务。本文旨在研究社会群众对专车这种出行方式的认知,探索影响其认知的相关因素,分析社会群众对专车所持态度,并以此为基础,提出专车未来发展的相关建议,为政府在制定专车相关管理办法及政策时提供一定的借鉴和参考。本文基于网络调查获得的专车出行大样本数据,针对社会群众对专车出行认知、出行特征及其对专车行业前景态度展开了相关研究。结合调查数据的分布特征,分别对专车出行社会认知中的安全、收费以及与出租车的关系进行多项Logistic回归分析,对专车出行特征中的打专车出行频率进行多项有序Logistic回归分析,对专车业态前景中的是否支持私家车作为专车和专车发展前景应用决策树、关联规则及其可视化进行数据挖掘。通过总结分析各模型的结果,确定专车出行社会认知的影响因素,并进一步地解释各影响因素之间的交叉关系,从而全面总结出社会对专车的态度,并对专车出行重要影响因素结合网约车政策进行分析与讨论。研究发现,男性更加看好专车的发展,具体表现在打专车出行频率高,认为专车收费合理、安全且与出租车互补,支持私家车作为专车;高学历的人群对专车的认知更为积极乐观,认为专车的收费合理、专车安全、专车是出租车的互补形式;打车软件使用频率对专车出行特征影响显著。经常使用打车软件的群众,打专车出行频率较高;对专车安全、收费以及与出租车的关系的认知严重影响群众对专车未来发展前景的判断。认为专车安全、收费合理、与出租车互补的群众,预测专车的发展前景更为光明。最后,结合影响因素,提出我国网约车政策在专车服务效用、收费、安全以及对出租车行业的影响方面需加强完善并进一步落实。

关键词：专车社会认知大样本数据 Logistic回归决策树关联规则

大样本高维数据下基于进化多目标优化的特征选择算法研究

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大样本高维数据下基于进化多目标优化的特征选择算法研究

作者：郭伟安徽大学

学位级别：硕士

特征选择作为机器学习和数据挖掘任务的重要数据预处理技术之一,其目的在于从原始特征中选择相关特征子集,以获得更好的预测结果,更低的计算成本和更好的模型解释性。然而,在实际应用中,如信息检索、生物特征识别中广泛存在大样本数据... 详细信息

特征选择作为机器学习和数据挖掘任务的重要数据预处理技术之一,其目的在于从原始特征中选择相关特征子集,以获得更好的预测结果,更低的计算成本和更好的模型解释性。然而,在实际应用中,如信息检索、生物特征识别中广泛存在大样本数据和高维数据给现有的特征选择算法带来巨大挑战。现有的特征选择算法将特征数和所选特征子集上的精度加权为一个目标,利用梯度法求解,虽然可以获得好的效果,但是需要有先验知识,并且要求优化函数是凸和光滑的。本文将特征数目和该特征子集上的精度作为两个独立的目标,以多目标的方式求解,并采用具有良好全局搜索能力的进化算法作为优化工具。本文针对性的提出了两种特征选择算法,分别用于解决大样本数据和高维数据下的特征选择问题。本文的主要工作包括以下两个部分:(1)大样本数据下的特征选择问题。由于样本数目大,导致计算代价昂贵。本文以训练数据量为O(n2)的Pairwise排序问题为例提出基于进化多目标优化的特征选择算法MOFSRank,该算法包括三个策略:1、多目标实例选择策略:该策略从训练实例中选择具有代表性的实例,通过消除训练实例中可能存在的冗余数据,给后续的特征选择选取数目少、代表性强的实例;2、多目标特征选择策略:在上述工作的基础之上,同时为了进一步提升算法在特征选择中的性能,本文采用了一个自适应的变异概率,以得到排序精度高、冗余度低的特征子集;3、Pareto集成策略:该策略采用了一个混合集成思想,利用集成的思想,将策略2的所得Pareto最优集中的非支配个体加以集成,以产生更好的特征组合。实验结果表明,MOFSRank算法可以在选取较少特征的情况下达到很好的排序结果。(2)高维数据下的特征选择问题。由于存在巨大的搜索空间,需要大量的评价次数从而使优化过程付出巨大的计算代价。本文针对此问题提出基于进化多目标优化的指导模型算法GMA。该算法包括两个策略:1、自适应缩减策略:该策略可以快速剔除不相关和冗余特征,降低搜索空间。同时,实验结果表明当数据维度越高,其优势更为明显;2、指导模型预筛选策略:该策略利用已有的函数适应度值训练指导模型,并让指导模型帮助筛选种群个体,因此能减少真实评价次数,加速算法搜索。在多个高维数据集上的实验结果表明,GMA算法可以在高维数据集中,以较低的计算代价获得更好的特征子集。

关键词：特征选择大样本数据高维数据进化多目标优化