数据关联算法的研究

关联规则挖掘算法的研究

Ｖｏｌ．２９Ｎｏ．１Ｊａｎ．２０１３赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第29卷第1期（下） 2013年1月关联规则挖掘算法的研究目前是数据挖掘领域的一个重要方向，其中，Ａｐｒｉｏｒｉ算法就是一个经典的挖掘关联规则算法．１９９３年，Ａｇｒａｗａｌ等提出关联规则挖掘的相关概念，随后提出经典Ａｐｒｉｏｒｉ算法，它是一个采用两阶段挖掘思想的算法，且多次扫描事务数据库，直到寻找出给定数据集中数据项之间有趣的关联规则．1关联规则基本概念１．１关联规则关联规则是形如Ａ圯Ｂ的蕴含式，在关联规则中，有两个重要的概念：支持度和置信度．支持度是对关联规则的重要性的衡量，置信度是对关联规则的准确度的衡量，一般情况下，用户根据实际挖掘需要，预先给定最小支持度和最小置信度，通常情况下，如果规则的置信度和支持度大于用户指定的最小置信度和支持度，那么这个规则就是一条有效规则．事实上，有效规则并不一定具有实用性，还要参照关联规则的其他指标．定义1 设Ｉ＝｛Ｉ１，Ｉ２，…，ＩＭ｝是数据项的集合，Ｄ是全体事务的集合，一个事务Ｔ有一个唯一的标识ＴＩＤ．如果项集Ａ哿Ｔ，则称事务Ｔ支持项集Ａ，也称事务Ｔ包含项集Ａ．定义2 关联规则是形如Ａ圯Ｂ的蕴含式，其中Ａ奂Ｉ，Ｂ奂Ｉ，且Ａ∩Ｂ＝Φ．定义3 事务数据库Ｄ中有Ｎ条交易事务，关联规则Ａ圯Ｂ的支持度定义为：ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ圯Ｂ）＝ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ∪Ｂ）×１００％．定义4 置信度定义为：ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（Ａ圯Ｂ）＝ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ∪Ｂ）×１００％．引理1 在数据库中若有一事务Ｔ其长度小于Ｋ＋１，则由Ｋ项频繁集生成Ｋ＋１项频繁集时，事务Ｔ是没必要扫描的．１．２Ａｐｒｉｏｒｉ算法的基本思想Ａｐｒｉｏｒｉ算法是发现关联规则的经典算法．该算法分两个步骤发现关联规则：第一步通过迭代，找出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于最小支持度的项集；第二步利用频繁项集构造出满足用户最小可信度的规则．2 Apriori 算法的不足之处Ａｐｒｉｏｒｉ算法最大的优点是算法思路比较简单，它以递归统计为基础，生成频繁项集，易于实现．Ａｐｒｉｏｒｉ算法虽然能够从海量数据中挖掘出关联规则，但是算法在执行速度和效率上有一定的局限性，表现如下：２．１Ａｐｒｉｏｒｉ算法会产生大量的候选项集．该算法是由候选集函数Ａｐｒｉｏｒｉ－Ｇｅｎ利用Ｌｋ－１项产生候选项集Ｃｋ，所产生的Ｃｋ由ＣｋＬｋ－１项集组成．显然ｋ越大产生的候选项集的数目就越多．２．２Ｉ／Ｏ负载过大．Ａｐｒｉｏｒｉ算法需要多次扫描事务数据库，需要很大的Ｉ／Ｏ负载．对每次ｋ循环，候集Ｃｋ中的每个元素都必须扫描数据库１次来决定其是否加入Ｃｋ．例如，一个频繁大项目集包含１２个项，那么就至少扫描事务数据库１２遍．3 对Apriori 算法的改进算法改进的思路１．改变数据的存储结构，用二进制位存储各项目的事务集，矩阵的列代表频繁Ｋ－项集，矩阵的行代表事务，其中１表示该项目在某事务中出现，０表示该项目在某事务中没有出现．２．生成频繁１－项集．首先扫描源数据库，生成矩阵．统计每列中包含１的数目，得到该项目的支持事务数，如果该项的支持事务数大于最小支持事务数，则该项是频繁项集，否则是非频繁项集．从矩阵中将该列删除，并根据引理１，在矩阵中删除第９行，得出频繁１－项集．３．由频繁１－项集生成频繁２－项集．对频繁１－项集中的项两两连接得出候选２－项集，也就是对矩阵中第ｉ列所代表的项集和第ｊ列所代表的项集进行逻辑与操作．然后计关联规则挖掘算法的研究张丽（湖南文理学院经济与管理学院，湖南常德415000）摘要：本文介绍了数据挖掘中的关联规则经典Ap r i or i 算法.针对Ap r i or i 算法在执行速度和效率上的缺点，提出了一种改进的Ap r i or i 算法. 关键词：Ap r i or i ；算法；关联规则中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１３）０１－００２２－０２基金项目：湖南文理学院2010年度青年启动课题（QNQD1017）２２－－

教育研究方法分类

教育研究方法分类浅谈新课程改革的重要性进入21世纪的今天，全球一体化进程不断加快，科学技术日新月异，对人才的要求也不断提高了，培养21世纪合格的中国公民成为了我们育人的方向。21世纪合格的中国公民应具备的基本素质包括要有历史使命感、社会责任感、人文主义精神、健全的人格、开放的世界意识。要培养新时期新形势下国家需要的新人才，按照传统的教育模式，老师一味灌、，学生机械的记，学生缺乏自主性、创新性，显然不利于新型人才的培养。因此，新时期呼唤新人才，新人才的培养呼唤新的教育理念、教育模式，这就要求必须进行教育改革。必须顺应历史发展的潮流，切实转变教学观念，以提高我国国民的整体素质和人文素养。新课程进入到学校操作层面，所遭遇的许多问题往往令教师对先前接受的理论产生困惑甚至怀疑。这当中固然有教师在理论上的误读和实践上偏离的问题，但是，理论的适切性与指导力也是我们应当关注的一个重要问题。今天的实践已经无法回避许多与理论有关的认识问题，如在以人为本的教育理念下如何认识学生个性发展与国家定向培养的矛盾，在建构主义教育理论下如何认识教师在课堂教学中的主导作用，等等。尽管理论工作者对这些问题都已经注意到并有了一些研究，但就现有的理论研究成果而言，一线的实践者多少感到有些单薄、有些苍白，一些课程理论因为较少涉及现实的教学实践活动及其客观存在的

特点，依然停留在思辨的层面。所以，我们仍期待更具针对性和指导力理论的出现。新课程理论充分借鉴了各国先进的教育理念与课程理论。尽管我们反对以“国情不同”为由拒绝对国外先进理论的传播与吸纳，但来自国外的教育理论毕竟有其生成和发展的特定环境。对理论的把握离不开对环境的认识，在引进理论的时候，要注意与中国的基本国情相适应。理论有其超越环境的共性部分，这是我们要吸收的东西；也有依赖于环境、体现个性的部分，这就需要我们从实际出发，进行必要的修正。同时，要全面地看待这些引进的国外理论，不仅要了解其成功的方面，也要认识到它们在本土的实践中遇到的各种问题和遭到的各种批判，不能忽视对问题的呈现和对局限性的剖析。在传播理论的过程中，要用理论来分析、解释实践中出现的问题，不能重传播、轻应用，我们要欢迎教育理论在重建中的百花齐放、百家争鸣。不同的观察问题的视角，多维度全方位的理论研究，对新课程的健康推进无疑是大有裨益的。第一：我们渴望理论对实践有及时的观照与呼应，我们在艰难推进新课程的时候更需要专家的支持和指导。课程改革的理论工作者需要更多地深入一线，和教师们一起，分享改革的快乐，体验改革的阵痛，发现改革的问题，破解改革的疑难。对实践中具体案例的生动剖析远比简单的传播或是粗暴的批评更能令实践者心服口服，更能显出理论的功效与威力。适应中国国情、具有中国特色的课程理论只有在新课程改革的实践中才能逐步建立起来，我

教育研究方法分类模拟3

教育研究方法分类模拟3 一、单项选择题 1. 将教育研究分为教育价值研究与教育事实研究的维度是______。 A.教育研究对象及其任务 B.教育研究目的 C.教育研究范式 D.教育研究旨趣答案：A [解答] 本题考查的是教育研究的类型。对教育研究类型的划分，主要有三个维度：①根据教育研究对象及任务，将教育研究分为教育价值研究、教育事实研究。其中教育价值研究是一种应然研究，揭示的是“为什么”和“如何做”的问题；教育事实研究是一种实然的研究，主要揭示“是什么”的问题。②根据教育研究的目的不同，将教育研究分为基础研究和应用研究。③根据教育研究范式不同，将教育研究分为定量研究和定性研究。D项是干扰项。因此，正确答案为A。 2. 将教育研究分为基础研究和应用研究的分类维度是______。 A.教育研究对象及其任务 B.教育研究目的 C.教育研究范式 D.教育研究旨趣答案：B [解答] 本题考查的是教育研究的类型。对教育研究类型的划分，主要有三个维度：①根据教育研究对象及任务，将教育研究分为教育价值研究、教育事实研究。②根据教育研究的目的不同，将教育研究分为基础研究和应用研究。其中基础研究旨在揭示教育现象的一般规律，建立具有普遍性的理论，增进人类知识；应用研究旨在寻找解决实际问题的方法或途径。应用研究常常依据基础研究的成果进行探讨，而应用研究的成果也有助于完善基础研究。③根据教育研究范式不同，将教育研究分为定量研究和定性研究。D项是干扰项。因此，正确答案为B。

3. 同基础研究相比，应用研究______。 A.以抽象、一般为特征 B.强调可行性 C.探讨更为周密的研究的可能 D.把研究过程中的情况描述下来答案：B [解答] 本题考查的是基础研究、应用研究的特点。基础性研究以抽象、一般为特征，目的是揭示、描述、揭示某些现象和过程，其结果与应用无关；应用研究以具体、特殊为特征，对基础性研究的成果作进一步的验证，应用研究的可行性较强。而探讨更为周密的研究的可能是探索性研究的特点之一。把研究过程中的情况描述下来是描述性研究。因此，正确答案为B。 4. 下列不属于质性研究通常运用的方法的是______。 A.开放式访谈 B.参与观察 C.个案调查 D.实验研究答案：D [解答] 本题考查的是质性研究。质性研究(或质的研究)通常是指在自然环境下，运用现场实验、开放式访谈、参与观察和个案调查等方法，对所研究的现象进行长期深入、细致的分析，在此基础上建立假设和理论，并通过证伪、相关检验等方法对研究结果加以检验的一种研究范式。在研究目的上，定性研究重视描述与揭示，以揭示教育现象或行为的“意义”为主；在研究角度上，注重从整体上把握现象；在分析方式上，以归纳法为主，倾向于对研究结果进行归纳分析；在角色上，研究者在当时当地收集第一手资料，从当事人的视角来理解他们言行的意义和对事物的看法，研究者就是参与者。实验研究按实验进行的场所可以分为实验室实验、自然实验。因此，正确答案为D。 5. 任何一种教育研究方法的选用都应遵循其内在的规定和基本的原则。在教育研究过程中，我们必须按程序和要求去研究客观现实，不能随意更改和省略。这一教育研究所遵循的原则是______。 A.可行性原则 B.客观性原则

教育研究方法

教育科学研究法主讲教师：陈伙平参考书目 1、叶澜.教育研究方法论初探【M 】.上海教育出版社，1999 2、裴娣娜.教育研究方法导论【M 】.安徽教育出版社，1995 3、威廉·维尔斯曼（美），袁振国等译.教育研究方法导论【M 】.教育科学出版社，1997 4、陈伙平.教育科学研究方法与原理【M 】.福建科学与技术出版社，2007 5、林焕章等.教育科研操作指南【M 】.国际文化出版社，2000 一、基本理论（一）科学与教育科学 1.科学 2.教育科学（二）科学研究与教育科学研究 1.科学研究 2.教育科学研究 ①教育科学研究对象及其特点研究对象——教育问题研究问题的特点 A.复杂性：一果多因；一因多果；亦因亦果理论中的两难：实践中的两难：个人本位与社会本位；自由与纪律。理论与实践的脱节造成的两难：新课改的理念与实际操作的不一致；打孩子。 D.整合性与扩散性 ②教育科学研究的基本原则 A.客观性原则 B.操作性原则 C.系统性原则 D.公共性原则 E.检验性原则 a.理论中两难B.两难性 b.实践中两难 c.理论与实践脱节造成的两难 ì????í?????：：孔子：性相近，习相远人性论孟子性善论荀子性恶论ì????í?????：：：朱熹知先行后知行观王夫之行先知后王守仁知行合一ì????í?????a.时间上的开放C.开放性 b.空间上的开放 ì??í???

③教育科学研究分类（三）科学研究方法与教育科学研究方法 1.科学研究方法 ①含义：包括方法论与具体的研究方法。方法论与具体研究方法的联系与区别。 ②非科学方法 A.根据权威的解释 B.直觉判断 C.奠基在纯理论假设基础上的逻辑推理 2.教育科学研究方法 ①以方法论为基础二、教育科学研究的方向与态度（一）方向——“四个坚持” （二）态度——实事求是三、教育科学研究的重要意义 1.科学教育呼唤科学研究 2.当今中国教育需要教育科研五个需要第二章选题与抽样一、选题（一）选题的重要性提出课题比解决课题更困难实践证明：选题恰当，研究成果容易得到认可基础研究A.根据研究目的应用研究 ì??í???定性研究B.根据研究方法定量研究ì??í???教育事实研究C.根据研究问题的性质教育价值研究 ì??í???个案研究D.根据研究对象的数量成组研究ì??í???宏观研究E.根据研究问题的大小微观研究 ì??í??? ② A.实践第一树立三个正确观点 B.辩证发展C.系统整体 ì????í????? ③ A.方法论方法体系 B.具体方法C.辅助性技术 ì????í?????

关联规则挖掘算法研究

关联规则挖掘算法的研究摘要：Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法，但是该算法需反复扫描数据库，因此效率较低。本文介绍了Apriori算法的思想，同时对已经提出的经典的关联规则更新算法FUP和IUA算法进行分析，指出其优缺点；最后对另外的改进算法，做一个简单的叙述。关键词数据挖掘；关联规则；Apriori算法 Keywords：data mining；relation rule；Apriori algorithm 关联规则反映了数据库中数据项目之间有趣的关联关系，而其中发现频繁项目集是关联规则挖掘应用中的关键技术和步骤。关于频繁项目集的挖掘算法研究，人们对此进行了大量的工作，其中以R. Agrawal 等人提出的Apriori 、AprioriTid 等算法最具有影响力和代表性。而这些算法的提出都是在挖掘数据库和最小支持度不变的条件下进行的。但实际中，遇到的情况可能是：随着时间的推移，挖掘数据库的规模可能不断膨胀或需要删除一部分记录，或者需要对最小支持度进行调整从而逐步聚集到我们感兴趣的频繁项目集上。因而如何从数据发生变动后的数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新，具有非常重要的应用价值，这就是所谓的增量式挖掘关联规则的问题。 1关联规则问题描述：设I={i1，i2，...，i m}是m个不同项目的集合，给定一个事务数据库D，其中D每一个事务T是I中一组项目的集合，即T I，T有一个惟一的标志符TID。如果对于I中的一个子集X，有X T，我们就说一个事务T包含X。一条关联规则(association rule)就是一个形如X =>Y的蕴涵式，其中X，Y T，而X∩Y=Φ。关联规则成立的条件是：①它具有最小支持度s，即事务数据库D中至少有s%的事务包含X∪Y；②它具有最小可信度c，即在事务数据库D中包含X的事务中至少有c%同时也包含Y。给定一个事务集D，挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信度的关联规则，也就是产生强规则的问题。关联规则的挖掘问题可以分解为以下两个问题： (1) 找出事务数据库中所有具有用户最小支持度的项目集。具有用户指定最小支持度的项目集称为频繁项目集，反之称为非频繁项目集。一个项目中所含项目的个数称为该项目的长度。 (2) 利用频繁项目集生成关联规则。对于每一个频繁项目集A，若B A，B≠Φ，且support(A)/support(B)>minconf，则有关联规则B=> (A-B)。目前大多数的研究主要集中在第一个问题上面。 2 Apriori核心算法 Agrawal等人于1994年提出了一个挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则的重要方法Apriori算法，其核心是基于两个阶段频繁项集思想的递推算法。算法的基本思想是首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频繁项集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。Apriori核心算法思想简要描述如下：该算法中有两个关键步骤连接步和剪枝步。 (1) 连接步：为找出Lk(频繁k一项集)，通过Lk-1与自身连接，产生候选k-项集，该候选项集记作Ck；其中Lk-1的元素是可连接的。

关联规则算法Apriori的学习与实现

关联规则算法Apriori的学习与实现 (2011-07-18 11:28:52) 首先我们来看，什么是规则？规则形如”如果…那么…(If…Then…)”,前者为条件，后者为结果。关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系，根据所挖掘的关联关系，可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。例如购物篮分析。牛奶?面包[支持度：3%，置信度：40%] 支持度3%意味3%顾客同时购买牛奶和面包。置信度40%意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。规则的支持度和置信度是两个规则兴趣度度量，它们分别反映发现规则的有用性和确定性。关联规则是有趣的，如果它满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值可以由用户或领域专家设定。我们先来认识几个相关的定义：定义1：支持度（support）支持度s是事务数据库D中包含A U B的事务百分比，它是概率P（A U B），即support （A B）=P（A U B），它描述了A和B这两个物品集的并集在所有的事务中出现的概率。定义2：置信度（confidence）可信度为事务数据库D中包含A的事务中同时也包含B的百分比，它是概率P（B|A），即confidence（A B）=P（B|A）。定义3：频繁项目集支持度不小于用户给定的最小支持度阈值（minsup）的项集称为频繁项目集（简称频集），或者大项目集。所有的频繁1-项集记为L1。假设有如下表的购买记录。顾客项目 1orange juice, coke 2milk, orange juice, window cleaner 3orange juice, detergent 4orange juice, detergent, coke 5window cleaner 将上表整理一下，得到如下的一个2维表 Orange Win Cl Milk Coke Detergent Orange41122 WinCl12100 Milk11100 Coke20021 Detergent10002 上表中横栏和纵栏的数字表示同时购买这两种商品的交易条数。如购买有Orange的交易数为4，而同时购买Orange和Coke的交易数为2。置信度表示了这条规则有多大程度上值得可信。设条件的项的集合为A,结果的集合为B。置信度计算在A中，同时也含有B的概率。即Confidence(A==>B)=P(B|A)。例如计算"如果

教育研究方法整理

1、教育研究的基本范式是什么？基本特点各是什么？教育研究的基本范式有“实证主义范式”和“自然主义范式”。在20世纪80年代，美国一些学者也将这两种范式称为定量研究和定性研究（一）实证主义研究范式的基本特点 1、实证主义范式的出发点：教育研究中实证主义范式的兴起，得益于教育研究向自然科学学习，以实现“科学化”的不懈努力。这种范式以自然科学的研究为典范，强调通过观察和实验、运用数学工具、推究因果关系，对研究对象加以说明或解释 2.实证主义范式关注的主要方面研究结果的客观真实性；研究过程和结论的可检验性；所获认识的确定性；研究结论的普遍有效性 3.实证主义范式评价研究质量的主要指标有代表性的抽样技术；确立研究变量的规范；（每一个变量是否有清晰的操作性定义，否则在实施研究过程中难以准确地控制和考察这些变量；还要看变量之间及变量内部是否具有逻辑关系：同一变量的不同指标之间是否既不重复也不遗漏，不同变量之间是否具有时间上的先后关系）标准化的研究工具；控制干扰变量的手段；符合线性因果观的论证过程；检验假设时精确的统计处理（二）自然主义研究范式的基本特点 1.自然主义范式的出发点自然主义范式是在社会科学、人文学科的研究中形成的本体论，它认为教育活动是由人在意识和情感支配下完成的，必然带有参与者的主观价值因素，因而不存在纯粹客观的现实，而只有被人赋予意义的现实认识论，它认为研究主体和客体不可能分离，也不可能存在精致地等待被人发现的纯粹客观的规律，主体对客体的认识实际上是主体通过与客体的接触和相互作用而产生的有意义的、可沟通的见解。认识的结果不是对变量之间因果关系的确证，而是理解人的特征、活动和教育情境方法论，它特别强调研究者深入现场，在尽可能自然的情境中与被研究者一起生活，了解他们所关心的问题，倾听他们的心声，同时，对自己所用的研究方法进行深刻的反省，注意自己与被研究者的关系对研究的影响，然后在此基础上通过移情理解被研究者的行为和思想，获得对研究对象的真切认识。这种范式更多地采用归纳法的研究思路，研究者不是从一定的假设出发，只关注由此

关联规则基本算法

关联规则基本算法及其应用 1．关联规则挖掘 1.1 关联规则提出背景 1993年，Agrawal 等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS ，但是性能较差。1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori 算法，至今Apriori 仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯（如下图）。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。 1.2 关联规则的基本概念关联规则定义为：假设12{,,...}m I i i i =是项的集合，给定一个交易数据库 12D ={t ,t ,...,t }m ，其中每个事务(Transaction)t 是I 的非空子集，即t I ∈，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则是形如X Y ?的蕴涵式，其中X ,Y I ∈且X Y φ?=， X 和Y 分别称为关联规则的先导(antecedent 或left-hand-side, LHS)和后继(consequent 或right-hand-side, RHS)。关联规则X Y ?在D 中的支持度(support)是D 中事务包含X Y ?的百分比，即概率()P X Y ?；置信度(confidence)是包含X 的事务中同时包含Y 的百分比，即条件概率(|)P Y X 。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则称关联规则是有趣的。这些阈值由用户或者专家设定。

数据结构与算法设计的关系

数据结构与算法设计的关系学号：2009221104220066 姓名：曹丹专业：09软工摘要：分别介绍数据结构和算法设计所研究的内容，以及数据结构和算法设计的区别和联系，最后举例说明。关键字：数据结构算法设计正文：一、数据结构研究的内容数据结构是指数据以及相互之间的联系，可以看做是相互之间存在着某种特定关系的数据元素的集合，因此，可以把数据结构看成是带结构的数据元素的集合。主要包括以下几个方面：（1）数据元素之间的逻辑关系，即数据的逻辑结构。（2）数据元素及其关系在计算机存储器中的存储方式，即数据的存储结构，也称为数据的物理结构。（3）施加在该数据上的运算，即数据的运算。数据的逻辑结构包括：集合、线性结构、树形结构、图形结构等；存储结构包括：顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构、哈希（散列）存储结构等。二、算法设计的研究内容算法设计作为用计算机解决问题的一个步骤，其任务是对各类具体问题设计出良好的算法。算法设计作为一门课程，是研究设计算法的规律和方法。算法是指在解决问题时按照某种机械步骤一定可以得到问题的

结果（有解时给出解，无解时给出无解的结论）的处理过程。简言之，算法就是计算机解决问题的步骤。当面临某个问题时，需要找到用计算机解决这个问题的方法和步骤，算法就是解决这个问题的方法和步骤的描述。所谓机械步骤是指，算法中有待执行的运算和操作，必须是相当基本的。换言之，他们都是能够精确地被计算机运行的算法，计算机甚至不需要掌握算法的含义，即可根据该算法的每一步骤要求，进行操作并最终得出正确的结果。算法由操作、控制结构、数据结构3要素构成。算法分析的主要任务是对设计出的每一个具体的算法，利用数学工具，讨论其复杂度。对算法的分析一方面能深刻地理解问题的本质以及可能的求解技术，另一方面可以探讨某种具体算法实用于哪类问题，或某类问题宜采用哪种算法。算法分析就是研究算法从而达到优化计算机解决问题的效率的目的。对算法的分析和评价，一般应考虑正确性、可读性、稳健性、高效率与低存储量需求等诸多因素。其中评价算法的3条主要标准是：（1）算法实现所耗费的时间；（2）算法实现所好费的存储空间，其中主要考虑辅助存储空间；（3）算法应易于理解，易于编码，易于调试等。其中时间复杂度是评价算法优劣的一条最重要的标准。三、数据结构与算法设计的关系算法设计的实质是对实际问题要处理的数据选择一种恰当的存储结构，并在选定的存储结构上设计一个好的算法，实现对数据的处

-教育研究方法

教育研究方法一，教育研究概述 1)教育研究的类型：按照研究目的—基础研究（研究教育的事理，揭示教育活动本身所固有的法则和规律，也成“纯研究”或“理论研究”）和应用研究（将基础研究所揭示的法则或规律运用于教育实践活动，以直接指导或改进教育实践活动，提高教育实践活动的有效性与合理性）；按照分析方法—定性研究和定量研究按照研究内容—价值研究（价值研究要回答的问题是因为什么，为谁，为什么目的，许诺什么，多大风险，应优先考虑什么等等。价值研究通过价值的确认与分析而直接面对价值问题）和事实研究（事实研究要回答的问题是：是什么，在什么时候，到什么程度等等。事实研究对事物、事件、关系和相互作用等等进行描述、观察、计数和测量） 2)教育研究的历史、现状和发展趋势【每一个时段的结点，方法特征和代表人物】 ●直观观察时期（古希腊—16BC）观察法为主，思维方式主要是归纳、演绎和类比；初步运用辩证法和朴素的系统观；代表人物是亚里士多德 ●分析为主的方法论时期（17BC-19BC末20BC初）经验论（培根）、唯理论（笛卡尔）和经验论与唯理论相结合（康德） ●形成独立学科时期（20世纪初—50年代）受社会科学影响较大；实用主义倾向明显；心理学实验教育学兴起；代表人物是桑代克、拉伊和梅伊曼；比较教育学出现 ●现代教育研究方法的变革时期（20BC50年代至今）：受自然科学影响较大； 3)我国教育研究的现状以及问题：重思辨分析、轻实践和实验；重视定性研究、忽视定量研究；方法比较单一，归纳和演绎仍然是主要方法；学科移植为主，基本上还没有形成教育学独特的方法论体系；借鉴国外为主，本土化程度仍然有待提高；多学科和跨学科合作研究不足； 4)教育研究主要发展趋势：方法日趋多样化和多学科化；定量研究和定性研究的结合；受自然科学发展的影响越来越明显；跨学科和多学科教育研究趋势越来越突出；随着社会科学和教育学科自身的发展，新的研究方法会不断出现； 5)教育研究的基本原则：客观性原则；创新性原则；理论联系实际原则；伦理原则； 6)教育研究的一般过程：选题阶段（问题的提出与背景，研究假设的提出，研究的目的和意义）--研究设计阶段（研究内容和对象的确定，抽样，方法的选择，指标选择，时间和经费安排--搜集资料阶段--整理与分析资料阶段--撰写研究报告阶段--总结与评价阶段（结论与优缺点分析） 7)教育研究方法的类型：理论方法【归纳，演绎，类比，分类，比较，分析，综合，概括】，实证方法【观察，问卷，访谈，测量】，实验研究方法【前实验，准实验，真实验】和

多目标跟踪数据关联方法综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/289388804.html, 多目标跟踪数据关联方法综述作者：杨凡弟来源：《科技视界》2016年第06期【摘要】本文首先介绍了目标跟踪的基本概念和原理，并对在此过程中最重要的数据关联进行了论述；再对经典的数据关联方法进行了分析与总结，指出了经典的数据关联方法的基本特征；并对近几年受到广泛关注的“多对一”问题、以及实际应用中基于特征的数据关联进行了总结。最后，基于数据关联的研究现状，提出了需要进一步研究的若干问题。【关键词】多目标跟踪；数据关联；综述【Abstract】Firstly， the basic concept， principle of target tracking are introduced， and the importance of data association is analyzed； Secondly， the classical data association methods are summarized and the basic feature of those methods are presented； For tracking a target when more than one target originated measurement may exist within the validation gate， the many-to-one measurement set-to-track association methods are summarized， as well methods based on features. Finally， the future study problems of development of data association methods are presented. 【Key words】Multi-target tracking； Data association； Summary 0 引言目标跟踪是对传感器接收到的量测信息进行处理，从而维持对目标当前状态估计的过程[1]。目标跟踪在军事和民用领域具有重要的应用价值，随着航空航天、机器人以及智能交通系统等领域的迅速发展，目标跟踪的越来越受到各国的广泛关注；因此，在近几十年来，这方面的研究相当活跃。目标跟踪的基本原理如下所示[2]：由于在传感器观测过程和目标跟踪环境中存在的各种不确定性以及随机性，破坏了传感器量测与产生量测的目标源之间的对应关系，因此确定传感器接收到的量测和目标源之间对应关系的数据关联方法是多目标跟踪系统中最重要的内容。 1 经典的数据关联方法最近邻算法[3]主要思想是，在相关跟踪门内“唯一”地选择与被跟踪目标预测位置距离最近的观测与其相关联，即测量值与目标之间是是一一对应的关系。概率数据关联（PDA）算法[4]，其主要思想是将跟踪波门中所有量测进行概率意义上的加权平均作为滤波输出。对多目标跟踪门相交情况进行了详尽的研究之后，Shalom提出了联合概率数据关联（JPDA）算法[5]，该算法首次引入了聚的概念，按照多目标的跟踪门之间的几何关系将量测划分成多个聚。JPDA算法依次处理每个聚中的量测与目标的关联概率，该方

教育研究方法分类模拟5

教育研究方法分类模拟5 一、单项选择题 1. 行动研究最早出现在20世纪三四十年代的______。 A.美国 B.英国 C.德国 D.法国答案：A [解答] 行动研究最早出现于20世纪三四十年代的美国。当时，美国联邦政府印第安人事务局长柯利尔任职期间，为改善印第安人与非印第安人的关系，进行了一系列研究。这就是最早的行动研究的尝试。因此，正确答案为A。 2. “没有无行动的研究，也没有无研究的行动”的提出者是______。 A.柯利尔 B.科特·勒温 C.考瑞 D.斯腾豪斯答案：B [解答] 柯利尔于20世纪三四十年代开展了最早的行动研究。科特·勒温把行动研究直接应用到社会心理学的研究上，在《行动研究和少数民族问题》一书中提出“没有无行动的研究，没有无研究的行动”，并把行动研究定义为“将科学研究者与实际工作者之智慧与能力结合起来以解决某一实际问题的一种方法”。因此，正确答案为B。 3. 教育行动研究的优点不包括______。 A.有利于改进学校工作，提高教育教学质量 B.有利于学校与社会的沟通 C.有利于促进教师专业发展

D.不利于沟通教育理论与实践答案：D [解答] 教育行动研究的优点有：①行动研究克服了教育理论与教育实践相脱节的弊端。②教育行动研究有利于突破科学实验的种种限制，比较简便易行，容易为广大中小学教师所接受。③有利于改进学校工作，提高教育教学质量。④有利于提高教师的教育理论水平和教育教学能力，促进教师的专业发展。⑤有利于学校与社会的沟通。因此，正确答案为D。 4. 教育行动研究的步骤是______。 A.计划—行动—考察—反思 B.行动—计划—考察—反思 C.考察—计划—行动—反思 D.计划—考察—行动—反思答案：A [解答] 本题考查的是教育行动研究的基本步骤。教育行动研究通常遵循“计划—行动—考察—反思”的过程。计划是指以大量事实和调查研究为前提，制定总体规划和每一步具体行动方案。它是行动研究的首要环节，旨在从基础调研入手，了解所要研究问题的现状、问题及其原因，并有针对性地制订出研究计划。行动是指计划的实施，它是行动者有目的、有计划的行动过程。通常遵循“计划—行动—反馈—调整—再行动”过程。行动中要注意根据评价和反馈对行动适时调整，同时要适时地将出现的正反馈信息应用到教育实践中。观察是指对行动的过程和结果、行动的背景、背景因素以及行动者特点进行全面考察。观察是反思、修订计划和进行下一步研究的前提条件。反思是一个阶段总结的过程，是一个螺旋圈的终结，又是过渡到另一个螺旋圈的中介。因此，正确答案为A。 5. 教育研究资料的整理步骤不包括______。 A.审核 B.分类 C.编辑 D.汇总答案：C

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。

数据挖掘算法之关联规则

数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule) (2009-09-20 21:59:23) 转载标签：分类：DM dm 在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。一、关联规则的定义和属性考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，

电大作业《教育研究方法》答案

名词解释分析维度：又称分析的类目，是根据研究需要而设计的将资料内容进行分类的项目和标准。假设：是对一定范围的事物、现象的本质，规矩或原因的一种推测性的说明方法。价值原则：是确定与假设科研问题时应考虑的原则，即问题是否在理论与实用上有价值。教育研究设计：广义的设计是指为解决研究问题所拟定的比较详细的规划及付诸实施的全部过程。狭义的设计是指研究者为了解答所欲研究的问题而说明对研究中各种变量如何控制的一种简要的计划、结构、方法和策略等。科学:是建立在实践基础上，经过实践验证，具有严密逻辑论证的关于客观世界各个领域中事物现象的本质、特征，必然联系或运动规律的理性认识知识体系。科学研究：广义的研究是指对某种现象或问题加以调查、审查、讨论及思考，然后分析和综合所得的结论或结果。狭义的研究是指以严密的方法探求某项事实的原理，获得正确、可靠的结果。科学方法：是使科学研究正确进行的理论、原则、方法和手段。科学实验：科学实验室从生产中分离出来的一项实践活动，是为了预定的认识目的，在严密人工控制的条件下，对客体进行研究的一种手段。科学观察：是实践活动的一种形式，是有目的、有计划地感知和描述客观事物的一种认识方法。科学方法论：科学方法是科学知识的产生过程和创造过程，而科学方法论论是研究科学方法的专门学科。科学原则：是指问题是否有一定的科学理论为依据。平均相互同意度：是指两个评判者之间相互同意的程度。人类智能：在实际生活中解决所遇到问题的能力，提出新问题并加以解决的能力，对自己所属文化作有价值的创造服务的能力。四会能力：是指学会主动求知能力、学会身体力行能力、学会待人接物能力、学会自我发展能力。随机性原则：是指在进行抽样时，总体中每一个体被抽选的概率完全均等。

电商数据挖掘之关联算法(一)：“啤酒+尿布”的关联规则是怎么来的

电商数据挖掘之关联算法（一）：“啤酒＋尿布”的关联规则是怎么来的 Posted on 2013年09月16日 by admin in 消费者研究, 用户研究, 电子商务with 0 Comments 所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance，第二个是关联性association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，我们采用的词是relevance；而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们是用association来表示的，而关联规则是用association rules来表示的。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。简单地来说，关联规则可以用这样的方式来表示：A→B，其中A被称为前提或者左部（LHS），而B被称为结果或者右部（RHS）。如果我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则（买尿布的人也会买啤酒），那么我们可以这样表示：买尿布→买啤酒。关联算法的两个概念

在关联算法中很重要的一个概念是支持度（Support），也就是数据集中包含某几个特定项的概率。比如在1000次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是50次，那么此关联的支持度为5%。和关联算法很相关的另一个概念是置信度（Confidence），也就是在数据集中已经出现A时，B发生的概率，置信度的计算公式是：A与B同时出现的概率/A出现的概率。数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，或者即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。关联规则的发现过程可分为如下两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集（Frequent Itemsets），要求频繁项目集的支持度不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造置信度不低于用户设定的最低值的规则，产生关联规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。