第一题：一请编制程序其功能是：将内存中由SOURCE指示的40个字节有符号数组成的数组分成正数和负数两个数组并求这两个数组的数据个数结果存放在RESULT指示的内存区域存放形式为正数个数在前其后跟正数数组元素然后是负数个数及负数数组元素例如：内存中有 1EH91H74H91H42H30H81HF3H18H25H结果为?06H1EH74H42H30H18H25H04H91H91H81HF3H试

单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式聚类分析引言 通常人们凭经验和专业知识分类. 聚类分析是一种定量方法从数据分析角度给一个更准确细致的分类. 对多因素复杂数据的分类更体现其价值.如何实现定量方式下的分类 人类认识世界的方式之一是将认识对象分类 因为同类事物会具有更多近似特性. 对事物进行定量分类需要用定量的方法描述事物间的相似程度.

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级统计学基础知识培训2007年5月根据测量尺度数据的分类性别级别年龄绩效分数月均收入甲乙丙丁戊戌1101100001122125262725318.67.89.27.98.98.4247923452547268927763124注：1.本表纯属虚构如有雷同实属巧合2.性别栏0代表男1代表女级别栏0代表员工1代表领班2代表主管

地形图要素分类与代码 数据分类分层图层名称图层代码备注测量控制点KZD居民地和垣栅JMD工矿建筑物及其它设施DLDW交通及附属设施DLSS管线及附属设施GXYZ水系及附属设施SXSS境界JJ地貌和土质DMTZ植被ZBTZ等高线DGX高程点GCD图廓TK道路中心线DLZX不出图面心点LABLE不出图扩展属性输入工具会自动创建只存放一般房屋面心点骨架层ASSIST不出图构面辅助层GMFZ不出图用

PAGE1 NUMPAGES65．分类与整理数据的方法一分一分(填序号)(20分)学习用品：(　　　　) 生活用品：(　　　　) 交通工具：(　　　　)二分一分数一数(每空2分共8分)带把手不带把手个数灰色白色个数三我会分类整理(每小题12分共24分)1．按卡片的形状分一分在下面涂一涂填一填2．按水果的种类分一分在下面涂一涂填一填四走进生活我会整理(共48分)1．一(5)班同学喜欢的球

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级模式识别模式识别——原理方法及应用第5次课程概要统计分类线性判别最小距离分类器欧几里得线性判别马氏距离线性判别Fisher线性判别最小距离(模板匹配)分类器软木塞数据集 2类 1维将两类的均值点作为典型模式样本根据与典型模式的距离划分到离它们最近的那个典型模式所代表的类中分类规则如果x-55.28<x-79.74那么 x∈ω1

模式识别导论K均值聚类算法实验报告实验功能本实验功能与目的是实现K—均值聚类算法将Iris.txt文件中的数据用K—均值聚类的方法分为三类分类结果用该数据的数据编号表示子函数列表参数说明程序中使用到了三个子函数void fileop(category p)文件打开读入结构体函数函数功能：将Iris.txt文件打开把数据从文件中读出存入定义的结构体每个向量的分量存入结构体的对应元素中取值结束后

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第二章 SPSS数据与数据文件 2.1 数据的来源与分类数据是数据分析的关键之一数据通常和我们研究的对象联系在一起个体就是一组数据描述的对象变量就是一个个体的任意特征将数据按照不同的标准进行分类有助于对数据来源和用途及其分析方法的深入理解和研究2.1.1观测数据与试验数据观测数据：是爱自然的未被控制的条件

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级预测方法Dr. Qingyuan BaiSchool ofputer ScienceFaculty of Mathematics andputer ScienceFuzhou UniversityEmail: baiqyfzu.edu1预测方法如何预测未知的数据的类--用前面的分类方法先学习模型--然后预

基于weka的数据分类分析实验报告：xxx ：2010210304831实验基本内容本实验的基本内容是通过使用weka中的三种常见分类方法(朴素贝叶斯KNN和决策树C4.5)分别在训练数据上训练出分类模型并使用校验数据对各个模型进行测试和评价找出各个模型最优的参数值并对三个模型进行全面评价比较得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 聚类算法简介什么是聚类聚类就是对大量未知标注的数据集按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小为什么需要聚类对相似的文档或超链接进行聚类由于类别数远小于文档数能够加快用户寻找相关信息的速度聚类图示聚类中没

Max-Margin Classification of Data with Absent Features Presented by Chunping Wang Machine Learning Group Duke UniversityJuly 3 2008by Chechik Heitz Elidan Abbeel and Koller JMLR 2008OutlineIntroduct

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