面向非平衡训练集分类的随机森林算法优化

最优化方法简明教程—centre

①图与网 破圈法：任取一个圈，去掉一条权最大的边，直到最小树。 避圈法：选最小权的边，避圈前进，直到最小树。 最短路算法： Dijkstra法：从V s给定P标号T标号λ标号（T标号变为P标号λ标号记位置） 反向追踪：列表，d1(V1,V j)→d k(V1,V j)=min(ωij+d k(V1,V i))据最小权反向追踪 网络优化： 最小截集最大流：找到最小截集（弧的集合） 标号法：开始，为的标号， 最小费用最大流： 邮递员问题：通过消灭奇点，找欧拉回路 网络计划图： 最早开始最晚开始机动时间 最早结束最晚结束自由时差 工期优化：人力，费用，工期优化。 费用率=（最短时间费用-正常时间费用）/（正常时间-最短时间）②排队论（保证服务质量，又减少费用） 顾客源→（排队规则）队列→（服务规则）服务机构→离去 服务规则：FCFS，LCFS，随机服务，PR

M(顾客到达)|A(服务时间)|1(服务台数)|∞（容量）|∞（顾客源） N(t)队长N q (t)排队长T(t)顾客逗留时间T q (t)顾客等待时间 L 平均队长L q 平均等待队长W 平均逗留时间W q 平均等待时间 R 为系统利用率 泊松流(M)：无后效性；平稳性；单个性； P 1(t,t+Δt)=λΔt+o(Δt)； o(Δt)=∑∞ 2P n (t,t+Δt);E ξ=D ξ=λt （t 时刻n 个顾客的概率） 负指数分布(M)：无记忆性(P(T>t+s/t>s)=P(T>t));[0,t)至少到达一 个顾客1-P 0(t ）=1-e -t λ,t>0 !)()(K t e t V K t k λλ-= ,2,1,0=K ?? ?<≥-=-0,00,1)(t t e t F t i λξ),2,1( =i 爱尔朗分布(E K )：（相当于泊松流到达后被k 个服务台均分顾客形成） (其中，t>0,E(T)=1/μ,Var(T)=1/μ2k ） )! 1()()(1 >-= --t e k t t f t k μμμ K=1为M ，k=∞定长分布D,k ≥30正态分布近似 G 表示一般相互独立的随机分布 Little 公式：（四者知一即可） μ1 + =q W W W L λ= q q W L λ= ρ+=q L L ∑∞ ==0 n n nP L ∑∑∞=∞ =+=-=s n n m s n q nP P s n L 0 )( 服务率：ρ=λ/μ(λ为到达μ为服务) 排队系统分析：

五级分类分类方法程序档案收集利用归档培训材料

五级分类分类方法程序档案收集利用归档培训材料

五级分类部分内容培训讲义 第一部分依据分类方法对各类贷款的划分根据借款对象不同，贷款分企事业单位贷款和自然人贷款二大类，不同种类贷款使用不同的分类方法。为便于采取相应的分类方法和分类表格，依据单户贷款余额或信贷产品可细分为以下类型：1.1 10万元（含）以下自然人一般农户贷款 自然人一般农户贷款包括农户小额信用贷款、农户联保贷款、助学贷款。 自然人其他贷款10万元（含）以下的，比照自然人一般农户矩阵分类方法分类。（皖农信联发[2006]342号） 1.2 100万元以上自然人其他贷款 1.3 微型企业贷款 特指10万元以上、100万元（含）以下自然人其他和贷款在任何时点上不超过100万元（含）的企业法人和其他经济组织贷款1.4 100万元以上的企事业单位贷款 1.5 住房按揭和汽车按揭贷款 1.6 银行卡透支

第二部分四大类贷款对象的档案收集、 信用等级评定、分类方法、分类程序的要求 以下分别对自然人农户、自然人其他、微型企业、企事业单位等贷款的档案收集、信用等级评定、分类方法、适用表格、分类底稿、分类程序。 1．10万元（含）以下自然人一般农户贷款的档案收集、信用等级评定、分类方法、分类程序的要求。 自然人一般农户贷款包括农户小额信用贷款、农户联保贷款、助学贷款。 自然人其他贷款10万元（含）以下的，比照自然人一般农户矩阵分类方法分类。（皖农信联发[2006]342号） 1.1．档案收集 根据《安徽省农村合作金融机构农户小额信用贷款管理办法》（皖农信联发[2006]37号）第九条规定，农户经济档案应当包括以下内容： 1、姓名、住址、婚姻状况、联系方式、身份证和结婚证复印件等； 2、从事生产经营主要活动、收入状况、家庭资产状况等； 3、与农村合作金融机构业务往来情况； 4、信贷员调查意见； 5、信用等级评定情况等。 1.2．信用等级评级 1.2.1 信用等级评定依据《安徽省农村合作金融机构农户小额信用贷款管理办法》（皖农信联发[2006]337号） 1.2.2 信用等级评定组织农村合作金融机构要成立农户信用等级评定小组。小组成员以信用社主任、副主任、信贷员、信贷会计

创新思维与创新技法

创新思维与方法学习报告 摘要:当前国家提倡培养创新型人才，说明创新创业课程在高校普及的重要性。通过课程学习，对创新思维概念、创新方法有了初步的认识。对国内外创新方法的研究工作相关文献进行学习，了解创新方法进一步的研究方向和趋势。最后提出学习本课程后的感想。 关键字：创新思维；创新方法；创新技法 Innovative Thinking and Methodology Learning Report ABSTRACT: The current state advocates the cultivation of innovative talents, indicating the importance of innovative entrepreneurship courses in colleges and universities. Through the course of study, the concept of innovative thinking, innovative methods have a preliminary understanding. We will study the relevant literatures of the research work on innovation methods at home and abroad and understand the further research direction and trend of innovation methods. And finally put forward the idea of learning this course. KEY WORDS: innovative thinking; innovative methods; innovative techniques 0引言 胡锦涛同志在2006年新年贺词上说：“要重点培养人的学习能力，实践能力，着力提高人的创新能力”。前总理温家宝说：加快建设创新型国家，全面提高原始创新能力、集成创新能力和引进再创新能力。习近平主席曾强调，建设创新型国家，培养科技创新创业人才，各级党委和政府负有重要责任。要牢固树立人才资源是第一资源的理念，更好地实施人才强国战略，努力建设一支能够站在世界科技前沿、勇于开拓创新的高素质人才队伍。从这些重要讲话中可见创新创业学习的重要性。通过本课程两位老师深入浅出、风趣幽默的讲解，我对创新思维和方法有了初步的认识，认识到本课程与我们研究生学习、生活息息相关。 1对创新思维的认识 1.1 创新的概念和特性 创新的概念：创新是人类社会

最优化方法及应用

陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系 (Dept. of Elect. and Comp. Eng. University of Victoria) 的正教授, 且为我校兼职教授，曾多次来我校数学系电子系讲学。陆吾生教授的研究方向是：最优化理论和小波理论及其在1维和2维的数字信号处理、数字图像处理、控制系统优化方面的应用。 现陆吾生教授计划在 2007 年 10－11 月来校开设一门为期一个月的短期课程“最优化理论及其应用”（每周两次，每次两节课），对象是数学系、计算机系、电子系的教师、高年级本科生及研究生，以他在2006年出版的最优化理论的专著作为教材。欢迎数学系、计算机系、电子系的研究生及高年级本科生选修该短期课程，修毕的研究生及本科生可给学分。 上课地点及时间：每周二及周四下午2:00开始，在闵行新校区第三教学楼326教室。（自10月11日至11月8日） 下面是此课程的内容介绍。 ----------------------------------- 最优化方法及应用 I. 函数的最优化及应用 1.1 无约束和有约束的函数优化问题 1.2 有约束优化问题的Karush-Kuhn-Tucker条件 1.3 凸集、凸函数和凸规划 1.4 Wolfe对偶 1.5 线性规划与二次规划 1.6 半正定规划 1.7 二次凸锥规划 1.8 多项式规划 1.9解最优化问题的计算机软件 II 泛函的最优化及应用 2.1 有界变差函数 2.2 泛函的变分与泛函的极值问题 2.3 Euler-Lagrange方程 2.4 二维图像的Osher模型 2.5 泛函最优化方法在图像处理中的应用 2.5.1 噪声的消减 2.5.2 De-Blurring 2.5.3 Segmentation ----------------------------------------------- 注：这是一门约二十学时左右的短期课程，旨在介绍函数及泛函的最优化理论和方法，及其在信息处理中的应用。只要学过一元及多元微积分和线性代数的学生就能修读并听懂本课程。课程中涉及到的算法实现和应用举例都使用数学软件MATLAB 华东师大数学系

iSIGHT中优化算法分类

iSIGHT中优化方法种类 iSIGHT里面的优化方法大致可分为三类： 1 数值优化方法 数值优化方法通常假设设计空间是单峰值的，凸性的，连续的。iSIGHT中有以下几种： （1）外点罚函数法（EP）： 外点罚函数法被广泛应用于约束优化问题。此方法非常很可靠，通常能够在有最小值的情况下，相对容易地找到真正的目标值。外点罚函数法可以通过使罚函数的值达到无穷值，把设计变量从不可行域拉回到可行域里，从而达到目标值。 （2）广义简约梯度法（LSGRG2）： 通常用广义简约梯度算法来解决非线性约束问题。此算法同其他有效约束优化一样，可以在某方向微小位移下保持约束的有效性。 （3）广义虎克定律直接搜索法： 此方法适用于在初始设计点周围的设计空间进行局部寻优。它不要求目标函数的连续性。因为算法不必求导，函数不需要是可微的。另外，还提供收敛系数（rho），用来预计目标函数方程的数目，从而确保收敛性。 （4）可行方向法（CONMIN）： 可行方向法是一个直接数值优化方法，它可以直接在非线性的设计空间进行搜索。它可以在搜索空间的某个方向上不断寻求最优解。用数学方程描述如下： Design i = Design i-1 + A * Search Direction i方程中，i表示循环变量，A表示在某个空间搜索时决定的常数。它的优点就是在保持解的可行性下降低了目标函数值。这种方法可以快速地达到目标值并可以处理不等式约束。缺点是目前还不能解决包含等式约束的优化问题。 （5）混合整型优化法（MOST）： 混合整型优化法首先假定优化问题的设计变量是连续的，并用序列二次规划法得到一个初始的优化解。如果所有的设计变量是实型的，则优化过程停止。否则，如果一些设计变量为整型或是离散型，那么这个初始优化解不能满足这些限制条件，需要对每一个非实型参数寻找一个设计点，该点满足非实型参数的限制条件。这些限制条件被作为新的约束条件加入优化过程，重新优化产生一个新的优化解，迭代依次进行。在优化过程中，非实型变量为重点考虑的对象，直到所有的限制条件都得到满足，优化过程结束，得到最优解。 （6）序列线性规划法（SLP）：序列线性规划法利用一系列的子优化方法来解决约束优化问题。此方法非常好实现，适用于许多工程实例问题。 （7）序列二次规划法（DONLP）： 此方法对拉各朗日法的海森矩阵进行了微小的改动，进行变量的缩放，并且改善了armijo型步长算法。这种算法在设计空间中通过梯度投影法进行搜索。 （8）序列二次规划法（NLPQL）： 这种算法假设目标函数是连续可微的。基本思想是将目标函数以二阶拉氏方程展开，并把约束条件线性化，使得转化为一个二次规划问题。二阶方程通过quasi－Newton公式得到了改进，而且加入了直线搜索提高了算法的稳定性。 （9）逐次逼近法（SAM）： 逐次逼近法把非线性问题当做线性问题来处理。使用了稀疏矩阵法和单纯形法求解线性问题。如果某个变量被声明成整型，单纯形法通过重复大量的矩阵运算来达到预期的最优值。逐次逼近法是在M. Berkalaar和J.J. Dirks提出的二次线性算法。 2 探索优化方法 探索优化法避免了在局部出现最优解的情况。这种方法通常在整个设计空间中搜索全局最优值。iSIGHT中有以下两种： （1）多岛遗传算法（MIGA）： 在多岛遗传算法中，和其他的遗传算法一样每个设计点都有一个适应度值,这个值是建立在目标函

企业管理创新的内容和分类有哪些

企业管理创新的内容和分类有哪些 1)观念创新 2)组织创新 企业系统的正常运行，既要求具有符合企、比及其环境特点的运行制度，又要求具有与之相适应的运行载体，即合理的组织形式。因此，企业制度创新必然要求组织形式的变革和发展。从组织理论的角度来考虑，企业系统是有不同成员担任的不同职务和岗位的结合体。这个结合体可以从结构和机构这两个不同层次去考察。所谓机构是指企业在构建组织时，根据一定的标准，将那些类似的或实现统一目标有密切关系的职务或岗位归并到一起，形成不同的管理部门。它丰要涉及管理劳动的横向分工的问题，即把对企业生产经营业务的管理活动分成不同部门的任务。而结构则与各管理部门之间、特别是与不同层次的管理部门之间的关系有关，它主要涉及管理劳动的纵向分工问题，即所谓的集权和分权问题。不同的机构设置，要求不同的结构形式;组织机构完全相同，但机构之间的关系不一样，也会形成不同的结构形式。由于机构设置和结构的形成要受到企业活动的内容、特点、规模和环境等因素的影响，因此，不同的仓、业有不同的组织形式，同一企业在不同的时期，随着经营活动的变化，也要求组织的机构和结构不断调整。组织创新的日的在于更合理地通过组织管理人员的努力，来提高管理劳动的效率。 3)制度创新 企业产权制度的创新也许应该朝着寻求生产资料的社会成员“个人所有”与“共同所有”的最适度组合的方向发展。经营制度是有关经营权的归宿及其行驶条件、范围、限制等方面的原则规定。它表明企业的经营方式，确定谁是经营者，谁来组织企业生产资料的占有权、使用权和处置权的行使，谁来确定企业的生产方向、生产内容、生产形式，谁来保证企业生产资料的完整性及增值，由准来

随机森林算法

随机森林算法 1.算法简介 随机森林由LeoBreiman（2001）提出，它通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林，新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。其实质是对决策树算法的一种改进，将多个决策树合并在一起，每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样品，森林中的每棵树具有相同的分布，分类误差取决于每一棵树的分类能力和它们之间的相关性。特征选择采用随机的方法去分裂每一个节点，然后比较不同情况下产生的误差。能够检测到的内在估计误差、分类能力和相关性决定选择特征的数目。单棵树的分类能力可能很小，但在随机产生大量的决策树后，一个测试样品可以通过每一棵树的分类结果经统计后选择最可能的分类。 2.算法原理 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 随机森林模型的基本思想是：首先，利用bootstrap抽样从原始训练集抽取k 个样本，且每个样本的样本容量都与原始训练集一样；其次，对k个样本分别建立k个决策树模型，得到k种分类结果；最后，根据k种分类结果对每个记录进行投票表决决定其最终分类，如下图所示。 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。

网站的分类方法

网站的分类方法： 将网站按照主体性质不同分为政府网站、企业网站、商业网站、教育科研机构网站、个人网站、其它非盈利机构网站以及其它类型等。 按功能可以分成赢利性，非赢利性，政府，军事，教育等。。 专业网站的优缺点都在一个"专" 专: 可以把专注领域做大做强做深,使各种同类专家能汇集在一起,在特定领域影响力不断扩大,使各方面人才都能关注到或有可能激发争执而有所提升 专: 关注的人群有限,影响只在一定范围.限制人们的发散思维,不利于新生事物的萌芽(没有相互借鉴).专到只是一个工具,不利自身存活. 而相反的，个人网站注重自身特点的体现和发展。就像平常我们所说的博客，我们就可以认为是一个个人网站，里面体现的是网站拥有者个人的意志。 当相对的，当涉及到用个人的意志去盈利，去获得利益时，成本资金方面显得单薄，可能有时候会后继无力的情况。而且个人网站的技术成分一般会低点，安全性各方面跟专业网站是由很大差距的。 网站按照作用可以分为3种，分别为：内容型网站、服务型网站、电子商务型；这3种分类并不是绝对的，可以有交叉，一个网站可以即是内容型的也是服务型的。下面我来详细介绍 1. 内容型网站，以提供内容为主要业务，这种网站是主流网站，要比服务型的网站多很多。这些网站提供的内容多种多样，有新闻，有业界动态，有技术知识经验，有产品介绍，有电子书籍，有视频，有图片，有公司自家的产品介绍等等。像sina、新华网、sohu等等都提供新闻；像donews，itresearch，it168等都提供业界动态；像csdn，博客园等提供技术知识经验。这些网站为人们提供内容，供大家了解事物，学习知识；在大家使用他们提供的内容的同时，了解了他们推广的产品，就是说这些内容衍生出了广告价值，这些网站赚的是广告费；例外的是企业网站做公司自家的产品介绍（不是广告了），这些企业网站存在的意义是增加一个产品销售的渠道，通过企业网站让其产品消费者了解产品，进而转化为产品销售额。 靠广告生存的网站在内容型网站中又占了很大的比重，这些网站又可以分为大、小两种。 大小不同做广告的策略也不同，大网站自己有广告系统，每一条链接，每一个不同尺寸的广告位都有专门的销售人员在做。他们的广告费往往很贵，一个小90*30的小banner往往每天几千元上万元，大条幅和大的开屏广告更贵。不说大家也可以理解，sina，sohu，网易都是这种类型的。那么他们的广告为什么可以这么值钱，原因有两点1）在他们的页面上做广告，广告的受众多2）他们的网站积累了品牌价值，做广告企业的相信他们那一小块地方就值那么多钱。再说说他们的成本，大内容型网站的成本主要在3块：1）销售、市场、编辑、技术人员等人力成本；2）服务器硬件，网络带宽等运行维护成本；3）购买内容，他们的内容中有很多内容是从新华网，报纸等媒体购买的。 我们再说做内容的小网站，小网站由于没有那么多的受众，也没有品牌价值，所以只有靠组织，这儿的组织是指google adsense、百度联盟、alimama等广告联盟。而靠这些组织能带来一定的收益，但是收益很有限。那么该如何做，提高自身的收入呢？似乎没有捷径，必须做内容和品牌两方面的积累，并坚持不懈的做下去。也说说小网站的成本，小网站的成本往

基于局部优化的多类分类算法

2016年10月 控 制 工 程 Oct. 2016 第23卷第10期 Control Engineering of China V ol.23, No.10 文章编号：1671-7848(2016)10-1607-05 DOI: 10.14107/https://www.sodocs.net/doc/677008710.html,ki.kzgc.150689 基于局部优化的多类分类算法 单瑾，刘明纲，罗侃 （成都工业学院 信息与计算科学系，成都 611730） 摘 要：为了解决传统多类分类问题中普遍出现的偏离性与不平衡性，依据互通信熵理 论与支持向量数据描述（SVDD ）分类原理，设计出一种改进的局部性SVDD 多类分类算法，即EL-SVDD 算法。此算法首先以局部样本信息为载体，计算出互通信熵参数值；其次在多维度空间球体中以互通信熵参数值分类放置测试样本数据信息；最后综合分析测试样本大小与互通信熵参数值，重新诠释了SVDD 算法中的C 值。实验表明，EL-SVDD 算法不仅具有可行性，而且能够有效和稳定地提高多类分析精度。 关键词：SVDD; 互通信熵; 多类分类; C 值 中图分类号：TP181 文献标志码：A Multi-class Classification Algorithm Based on Local Optimization SHAN Jin, LIU Ming-gang, LUO Kan (Department of Information and Computing Science, Chengdu Technological University, Chengdu 611730, China) Abstract: In order to solve the blindness and imbalance that appeares commonly in the traditional multi-class classification, this paper designs an improved and localized multi-class classification algorithm based on mutual communication entropy and support vector data description (SVDD), which is known as EL-SVDD algorithm. Firstly, this algorithm calculates the mutual communication entropy with many local classes of samples. Secondly, one class is placed inside the ball based on the mutual communication entropy. Finally, according to the samples and mutual communication entropy, it reinterprets the C values of SVDD algorithm. Experiment results show that EL-SVDD algorithm not only has the feasibility, but also can effectively and stably improve the accuracy of many types of analysis. Key words: SVDD; mutual communication entropy; multi-class classification; C value 1 引 言 近年来，由于支持向量机理论原理的不断成熟发展，在人工智能、模式识别领域得到越来越多的应用与拓展。其中国内外研究学者为完善与扩展支持向量机知识体系做出了很多贡献，如文献[1]提出了支持向量数据描述（SVDD ）的概念，并设计单类别分类SVDD 算法，达到了良好的性能效果；文献[2]在SVDD 理论知识的基础之上，扩展SVDD 样本容量，使得改进的SVDD 算法能够应用于两类别分类问题的求解；文献[3]进一步拓展，使得改进的SVDD 算法可以应用于多类别分类问题的求解；文献[4]通过模拟SVDD 操作性质（ROC ）面积对SVDD 分类精度进行了优化分析等。文献[5]用支持向量描述训练求得包围各类样本的最小超球体,并使得分类间隔最大化。文献[6] 将相对密度扩展到核空间, 进而提出了一种基于 核空间相对密度的SVDD 多类分类算法。然而深入透析现有的SVDD 方面的各种研究成果，对于SVDD 传统的单多类别分类算法，均出现了正负类别样本数据信息偏离性问题，并且在SVDD 惩罚参数值（C 值）设定方面也存在一定的不平衡性问题。针对以上情况，本文在传统的SVDD 理论体系基础之上，依据互通信熵与局部性样本数据信息，设计出一种改进的局部性SVDD 多类别分类算法，即EL-SVDD 算法，此算法首先以互通信熵值对正负球体进行环绕式处理，对不同互通信熵值大小的类进行划分存储，然后通过互通信熵值与分布式局部样本信息重新诠释了SVDD 算法中的C 值。通过实验表明，EL-SVDD 算法不仅 收稿日期：2015-07-23；修回日期：2015-10-08 作者简介：单瑾（1980-），女，辽宁大连人，研究生，讲师，主要从事模式识别、数据挖掘和软件工程等方面的教学 和科研工作；刘明纲（1978-），男，四川成都人，研究生，讲师，主要从事人工智能和数据挖掘等方面的教学与科研工作；罗侃(1976-)，男，四川蓬安人，研究生，副高级实验师，主要从事计算机应用和软件工程等方面的教学与科研工作。 万方数据

监督分类方法

基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类，这类分类方法适合于中低分辨率的数据，根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。 本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法的流程和相关知识。有以下内容组成： 监督分类 非监督分类 分类后处理 监督分类 监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。 遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如图1所示： 图1监督分类步骤 1、类别定义/特征判别 根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。 本例是以ENVI自带Landsat tm5数据为数据源，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。 2、样本选择 为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本，在ENVI中是通过感兴趣区（ROIs）来确定，也可以将矢量文件转化为ROIs文件来获得，或者利用终端像元收集器（Endmember Collection）获得。 本例中使用ROIs方法，打开分类图像，在Display->Overlay->Region of Interest，默认ROIs为多边形，按照默认设置在影像上定义训练样本。如图2所示，设置好颜色和类别名称（支持中文名称）。 在ROIs面板中，选择Option->Compute ROI Separability,计算样本的可分离性。如图3所示，表示各个样本类型之间的可分离性，用Jeffries-Matusita, Transformed Divergence参数表示，这两个参数的值在0~之间，大于说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于，需要重新选择样本；小于1，考虑将两类样本合成一类样本。

第九章 最优化方法

第九章 最优化方法 本章主要介绍线性规划、0-1规划、非线性规划等问题的MATLAB 求解。 9.1 线性规划（Linear Programming ，简写为LP ）问题 线性规划问题就是求多变量线性函数在线性约束条件下的最优值。满足约束条件的解称为可行解，所有可行解构成的集合称为可行域，满足目标式的可行解称为最优解。 MATLAB 解决的线性规划问题的标准形式为： min z f x ￠ =? .. A x b s t Aeq x beq lb x ub ì祝??? ?í??＃??? 其中,,,,,f x b beq lb ub 为列向量，,A Aeq 为矩阵。 其它形式的线性规划问题都可经过适当变换化为此标准形式。 在MATLAB 中求解线性规划问题函数为linprog ，其使用格式为： [x, fval, exitflag, output, lambda] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub) 输入部分：其中各符号对应线性规划问题标准形式中的向量和矩阵，如果约束条件中有缺少，则其相应位置用空矩阵[]代替。 输出部分：其中x 为最优解，用列向量表示；fval 为最优值；exitflag 为退出标志，若exitflag=1表示函数有最优解，若exitflag=0表示超过设定的迭代最大次数，若exitflag=-2，表示约束区域不可行，若exitflag=-3，表示问题无解，若exitflag=-4，表示执行迭代算法时遇到NaN ，若exitflag=-5，表示原问题和对偶问题均不可行，若exitflag=-7，表示搜索方向太小，不能继续前进；output 表明算法和迭代情况；lambda 表示存储情况。 例1 用linprog 函数求下面的线性规划问题

数据挖掘之随机森林算法实验报告

太原师范学院 实验报告 Experimentation Report of Taiyuan Normal University 系部计算机系年级大三课程大数据分析 姓名XXX 同组者日期 项目数据挖掘之随机森林算法 一、实验目的 1.了解随机森林。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树 集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于 机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方 法。 2.掌握随机森林的相关知识，信息、熵、信息增益等的概念。 3.掌握随机森林中数据分析的几种基本方法，决策树算法， CART算法等。 4.了解集成学习的定义和发展。 5.掌握随机森林的生成规则，随机森林的生成方法，随机森林 的特点等相关知识。 二、实验内容 1.结合老师上课所讲内容及课本知识，通过查找相关资料，

学习与决策树，随机森林相关的知识。 2.查找相关例题，深入理解随机森林的各种算法。 3.找一个数据集，利用随机森林的相关算法训练随机森林， 对样本进行判段并计算其判断的准确度。 三、实验仪器及平台 计算机一台MATLAB 2018a 四、实验原理 1.随机森林的基本概念： 通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单 元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成 学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个 关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们 很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了， 这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想 --集成思想的体现。 2.决策树 2.1信息、熵、信息增益 这三个基本概念是决策树的根本，是决策树利用特征来分类 时，确定特征选取顺序的依据。 2.2决策树算法 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可

人力资源管理的分类方法

?分类法 ?排列法 ?点数法 ?配对比较法 ?点数加权法 ?工资市场调查 分类法 分类法是排列法的改革，又称归级法。它是在岗位分析基础上，采用一定的科学方法，按岗位的工作性质、特征、繁简难易程度、工作责任大小和人员必须具备的资格条件，对企业全部（或规范范围内）岗位所进行的多层次的划分，即先确定等级结构，然后再根据工作内容对工作岗位进行归类。 这种方法中，最关键的一项工作是确定等级标准。各等级标准应明确反映出实际上各种工作在技能、责任上存在的不同水平。在确定不同等级要求之前，要选择出构成工作基本内容的基础因素，但如何选择因素或选取多少则依据工作性质来决定。在实际测评时，应注意不能把岗位分解成各构成要素，而是要作为整体进行评定。岗位分类同企业单位以外的职业分类标准存在密切的联系。各类职业分类标准是以企业单位、国家机关岗位分类为基础制定的。一旦这类标准建立之后，企业单位在进行岗位分类时，便可依据、参照或执行这类标准。 （一）分类法的具体操作步骤 1、岗位分析。和其他方法一样，岗位分析是基础的准备工作。由企业内专门人员组成的评定小组，收集各种有关的资料、数据，写出调查报告。 2、岗位分类。按照生产经营过程中各类岗位的作用和特征，首先将全部岗位划分为

若干个大类。然后在划分大类的基础上，再进一步按每一大类中各种岗位的性质和特征，划分为若干中类。最后，再根据每一种类中反映岗位性质的显著特征，将岗位划分为若干小类。 3、建立等级结构和等级标准。由于等级数量、结构与组织结构有明显的关系，因此这一步骤比较重要和复杂。它包括以下三个方面： （1）确定等级数量。等级的数量取决于工作性质、组织规模、功能的不同和有关人事政策。不同企业根据各自的实际情况，选择一定的等级数量，并没有同一的规定和要求。但无论是对单个的职务还是对组织整体都要确定等级数量。 （2）确定基本因素。通过这些基本因素测评每一职位或工作岗位的重要程度。当然，不同的机构选择的因素也不同，应根据实际情况灵活处理。 （3）确定等级标准。因为等级标准为恰当的区分工作重要性的不同水平以及确定工作评价的结果提供了依据，所以它是这一阶段的核心。在实际操作中，一般是从确定最低和最高的等级标准开始的。 4、岗位测平和列等。等级标准确定后，对岗位的测评和列等就根据这些标准，将工作说明书与等级标准逐个进行比较，并将工作岗位列入相应等级，从而也评定出不同系统、不同岗位之间的相对价值和关系。 对小企业来说分类法的实施相当简单，若应用到由大量工作人员的大企业，则会变得很复杂。 （二）分类法的优点 1、比较简单、所需经费、人员和时间也相对较少。这种方法在工作内容不太复杂的部门，能在较短的时间内得到满意的结果。 2、由于等级标准都参照了制定因素，使其结果比排列法更准确、客观。当出现新的工作或工作进行变动时，按照等级标准很容易确定其等级。 3、由于等级的数量以及等级与组织结构之间的相应关系在各个工作列等之前已经确

最优化应用(数据处理)

最优化问题的数据处理以及Matlab求解摘要数学问题是科学研究领域经常需要解决的问题. 研究者通常将自己研究的问题用于数学建模的方法建立起数学模型, 然后通过求解数学模型的方法获得所研究问题的解.基于Matlab语言的应用数学问题的求解方法, 有着优于其他两种计算机数学语言Mathematica和Maple无法比拟的优势和适用面. 本文主要介绍的是有约束的线性规划和二次型规划的Matlab求解过程. 关键词: 数学模型线性规划二次型规划无约束问题约束问题 1．最优化方法应用背景 在生活和工作中, 人们对于同一问题往往会提出多种解决方案,并通过各方面的论证从中提取最佳方案. 最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理的提取出最佳方案的科学. 由于优化问题无处不在, 目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域, 如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等, 并取得了显著地经济效益和社会效益. 用最优化方法求最优化问题的技术称为最优化技术, 它包含两个方面的内容: 1) 建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题. 模型中的数学关系式反映了 最优化问题所要达到的的目标和各种约束条件. 2) 数学求解数学模型建好以后, 选择合适的最优化方法来进行求解. 最优化方法的发展很快, 现在已经包含有多个分支, 如线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划等. 利用MATLAB优化工具箱可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题. 具体而言, 包括线性、非线性最小化, 最大最小化, 二次规划, 半无限问题, 线性、非线性方程(组)的求解, 线性、非线性的最小二乘问题. 另外, 该工具箱还提供了线性、非线性最小化, 方程求解, 曲线拟合, 二次规划等问题中大型课题的求解方法. 为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径. 关于最优化方法以及支持向量机的理论知识可参考文献[1][2]. 2.主要的数据处理方法 本学期学习的数据处理方法主要有矩阵分解、线性判别分析和局部降维方法. 2.1. 矩阵分解 矩阵分解[3]是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积, 可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan 分解和奇异值分解等, 常见的有三种: 三角分解法(Triangular Factorization), QR分解法(QR Factorization), 奇异值分解法(Sigular Value Decomposition, SVD). 三角分解法是将原正方矩阵分解成一个上三角形矩阵或是排列的上三角形矩阵和一 个下三角形矩阵, 这样的分解法又称为LU分解法. 它的用途主要在简化一个大矩阵的行列式值的计算过程, 求反矩阵, 和求解联立方程组. 不过要注意这种分解法所得到的上下

随机森林实验报告

随机森林实验报告 实验目的 实现随机森林模型并测试。 实验问题 Kaggle第二次作业Non-linear classification 算法分析与设计 一．算法设计背景: 1.随机森林的原子分类器一般使用决策树，决策树又分为拟合树和分类树。这两者的区别在于代价估值函数的不同。 2.根据经验，用拟合树做分类的效果比分类树略好。 3.对于一个N分类问题,它总是可以被分解为N个2分类问题，这样分解的好处是其决策树更加方便构造，更加简单，且更加有利于用拟合树来构建分类树。对于每一个2分类问题，构造的树又叫CART树，它是一颗二叉树。 4.将N个2分类树的结果进行汇总即可以得到多分类的结果。 树构造：

6.随机森林构造： 二．算法思路： 将一个N分类问题转化为N个二分类问题。转化方法是：构造N棵二叉拟合树，这里假设N为26，然后我们给N棵二叉树依次标号为1，2，3...26。1号树的结果对应于该条记录是不是属于第一类，是则输出1，否则输出号树的结果对应于该条记录是不是属于第二类，是则1否则0，依此类推。这样，我们的26棵二叉树的结果就对应了26个下标。 例如对于某条记录，这26个二叉树的结果按序号排列为{0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，...1,0}，那么这条记录的分类应该为25。要将一个26维的0，1序列变回

一个索引，我们只需要找出这个序列中值最大的元素的索引，这个索引即是序列号。 我们将上面的26棵分别对26个索引做是否判断的二分类树视为一个整体，在多线程的环境下，构造多个这样的整体，然后进行求和运算，最后取出每个结果序列中值最大的元素的下标作为分类值，那么久得到了我们想要的结果，随机森林完成。 三．算法流程： 1.读入训练集trainset,测试集testset 2.将训练集分割为输入trainIn,输出trainOut 3.这里假设类别数N为26，将trainOut[记录条数] 映射为 transformTrainOut[训练记录数][26] 4.初始化transformTestOut[测试记录数][26]全部为0 i = 1 : ForestSize: 策树 在这里，我们每一次26分类是由26棵CART共同完成的，CART的cost function采用的是gini系数，CART的最大层数为7，分裂停止条件为当前节点GINI为0或者当前节点所在层数到达了7. 2.随机森林 a.随机森林每次循环的训练集采样为原训练集的. b.对于森林中每一棵决策树每一次分割点的选取，对属性进行了打乱抽样，抽样数为25，即每次分割只在25个属性中寻找最合适的值。并且对于每个选取的属性，我们进行了行采样。即如果这个属性所拥有的属性值数大于30，我们选取其中30个作为分割候选，如果小于30，则全部纳入分割候选。 四．代码详解 1.训练集/测试集的读入 a.在中定义了：

其他话题分类

科学 TPO5 L3 ＊＊＊＊ TOP8 L4 ＊＊＊＊ TPO21 L2 TPO29 L4 心理学 TPO2 L1 Tpo10 L4 12 What is the main purpose of the lecture? A.To discuss possible explanations for childhood amnesia B.To describe key features of childhood amnesia C.To explain methods of testing memory in children of different ages D.To discuss why the ability recall memories diminishes as a person ages 13 Why does the professor ask student about their earliest memories? A.To help students relate to the topic she is about to discuss B.To establish that people vary in the time of their earliest memory C.To introduce the connection between language and memory D.To point out a common th in the earliest memories of most people 14 What does the professor imply about some of the explanations for childhood amnesia that she describes? A.They can never be proved or disproved B.They were formed without proper evidence C.They explain only certain types of childhood amnesia D.They are contradicted by her own research 15 The professor mentions some commonly held explanations for childhood amnesia.Indicate whether each of the following is one of the explanations she mentions Click in the correct box for each phrase.This item is worth 2 points 16 How was recall tested in children without language ability? A.By recording children 's responses to familiar faces B.By observing children 's reaction to a repeated series of actions C.By having children imitate each other 's actions D.By having children imitate an ordered sequence of acions