聚类分析，亦称群分析或点分析，是研究多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是，根据样本自身的属性，用数学方法按照某些相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按亲疏关系的程度对样本进行聚类（徐建华，1994）。
聚类分析方法，应用在地下水中，是在各种指标和质量级别标准约束条件下，通过样品的各项指标监测值综合聚类，以判别地下水质量的级别。常见的聚类分析方法有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。
（一）系统聚类法
系统聚类法的主要步骤有：数据标准化、相似性统计量计算和聚类。
1.数据标准化
在聚类分析中，聚类要素的选择是十分重要的，它直接影响分类结果的准确性和可靠性。在地下水质量研究中，被聚类的对象常常是多个要素构成的。不同要素的数据差异可能很大，这会对分类结果产生影响。因此当分类要素的对象确定之后，在进行聚类分析之前，首先对聚类要素进行数据标准化处理。
假设把所考虑的水质分析点（G）作为聚类对象（有m个），用i表示（i=1，2，…，m）；把影响水质的主要因素作为聚类指标（有n个），用j表示（j=1，2，…，n），它们所对应的要素数据可用表4-3给出。在聚类分析中，聚类要素的数据标准化的方法较多，一般采用标准差法和极差法。
表4-3 聚类对象与要素数据
对于第j个变量进行标准化，就是将xij变换为x′ij。
（1）总和标准化
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这种标准化方法所得的新数据x′ij满足
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（2）标准差标准化
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式中： ；
由这种标准化方法所得的新数据x′ij，各要素的平均值为0，标准差为1，即有
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（3）极差标准化
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经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，极小值为0，其余的数值均在［0，1］闭区间内。
上述式中：xij为j变量实测值；xj为j变量的样本平均值；sj为样本标准差。
2.相似性统计量
系统聚类法要求给出一个能反映样品间相似程度的一个数字指标，需要找到能量度相似关系的统计量，这是系统聚类法的关键。
相似性统计量一般使用距离系数和相似系数进行计算。距离系数是把样品看成多维空间的点，用点间的距离来表示研究对象的紧密关系，距离越小，表明关系越密切。相似系数值表明样本和变量间的相似程度。
（1）距离系数
常采用欧几里得绝对距离，其中i样品与j样品距离dij为
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dij越小，表示i，j样品越相似。
（2）相似系数
常见的相似系数有夹角余弦和相关系数，计算公式为
1）夹角余弦
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在式（4-20）中：-1≤cosθij≤1。
2）相关系数
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式中：dij为i样品与j样品的欧几里得距离；cosθij为i样品与j样品的相似系数；rij为i样品与j样品的相关系数；xik为i样品第k个因子的实测值或标准化值；xjk为j样品第k个因子的实测值或标准化值； 为i样品第k个因子的均值， ； 为j样品第k个因子的均值， ；n为样品的数目；k为因子（变量）数。
3.聚类
在选定相似性统计量之后，根据计算结果构成距离或相似性系数矩阵（n×n），然后通过一定的方法把n个样品组合成不同等级的分类单位，对类进行并类，即将最相似的样品归为一组，然后，把次相似的样品归为分类级别较高的组。聚类主要有直接聚类法、距离聚类法（最短距离聚类法、最远距离聚类法）。
（1）直接聚类法
直接聚类法，是根据距离或相似系数矩阵的结构一次并类得到结果，是一种简便的聚类方法。它首先把各个分类对象单独视为一类，然后根据距离最小或相似系数最大的原则，依次选出一对分类对象，并成新类。如果一对分类对象正好属于已归的两类，则把这两类并为一类。每一次归并，都划去该对象所在的列与列序相同的行。经过n-1次把全部分类对象归为一类，最后根据归并的先后顺序作出聚类分析谱系图。
（2）距离聚类法
距离聚类法包括最短距离聚类法和最远距离聚类法。最短距离聚类法具有空间压缩性，而最远距离聚类法具有空间扩张性。这两种聚类方法关于类之间的距离计算可以用一个统一的公式表示：
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当γ=-0.5时，式（4-22）计算类之间的距离最短；当γ=0.5时，式（4-22）计算类之间的距离最远。
最短、最远距离法，是在原来的n×n距离矩阵的非对角元素中找出dpq=min（dij）或dpq=max（dij），把分类对象Gp和Gq归并为一新类Gr，然后按计算公式：
dpq=min（dpk，dqk）（k≠ p，q） （4-23）
dpq=max（dpk，dqk）（k≠ p，q） （4-24）
计算原来各类与新类之间的距离，这样就得到一个新的（n-1）阶的距离矩阵；再从新的距离矩阵中选出最小或最大的dij，把Gi和Gj归并成新类；再计算各类与新类的距离，直至各分类对象被归为一类为止。最后综合整个聚类过程，作出最短距离或最远距离聚类谱系图（图4-1）。
图4-1 地下水质量评价的聚类谱系图
（二）模糊聚类法
模糊聚类法是普通聚类方法的一种拓展，它是在聚类方法中引入模糊概念形成的。该方法评价地下水质量的主要步骤，包括数据标准化、标定和聚类3个方面（付雁鹏等，1987）。
1.数据标准化
在进行聚类过程中，由于所研究的各个变量绝对值不一样，所以直接使用原始数据进行计算就会突出绝对值大的变量，而降低绝对值小的变量作用，特别是在进行模糊聚类分析中，模糊运算要求必须将数据压缩在［0，1］之间。因此，模糊聚类计算的首要工作是解决数据标准化问题。数据标准化的方法见系统聚类分析法。
2.标定与聚类
所谓标定就是计算出被分类对象间的相似系数rij，从而确定论域集U上的模糊相似关系Rij。相似系数的求取，与系统聚类分析法相同。
聚类就是在已建立的模糊关系矩阵Rij上，给出不同的置信水平λ（λ∈［0，1］）进行截取，进而得到不同的分类。
聚类方法较多，主要有基于模糊等价关系基础上的聚类与基于最大树的聚类。
（1）模糊等价关系方法
所谓模糊等价关系，是指具有自反性（rii=1）、对称性（rij=rji）与传递性（R·R⊆R）的模糊关系。
基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法的基本思想是：由于模糊等价关系R是论域集U与自己的直积U×U上的一个模糊子集，因此可以对R进行分解，当用λ-水平对R作截集时，截得的U×U的普通子集Rλ就是U上的一个普通等价关系，也就是得到了关于U中被分类对象元素的一种。当λ由1下降到0时，所得的分类由细变粗，逐渐归并，从而形成一个动态聚类谱系图（徐建华，1994）。此类分析方法的具体步骤如下。
第一步：模糊相似关系的建立，即计算各分类对象之间相似性统计量。
第二步：将模糊相似关系R改造为模糊等价关系R′。模糊等价关系要求满足自反性、对称性与传递性。一般而言，模糊相似关系满足自反性和对称性，但不满足传递性。因此，需要采用传递闭合的性质将模糊相似关系改造为模糊等价关系。改造的方法是将相似关系R自乘，即
R2=R·R
R4=R2·R2
︙
这样计算下去，直到：R2k=Rk·Rk=Rk，则R′=Rk便是一个模糊等价关系。
第三步：在不同的截集水平下进行聚类。
（2）最大树聚类方法
基于最大树的模糊聚类分析方法的基本思路是：最大树是一个不包含回路的连通图（图4-2）；选取λ水平对树枝进行截取，砍去权重低于λ 的枝，形成几个孤立的子树，每一棵子树就是一个类的集合。此类分析方法的具体步骤如下。
图4-2 最大聚类支撑树图
第一步：计算分类对象之间的模糊相似性统计量rij，构建最大树。
以所有被分类的对象为顶点，当两点间rij不等于0时，两点间可以用树干连接，这种连接是按rij从大到小的顺序依次进行的，从而构成最大树。
第二步：由最大树进行聚类分析。
选择某一λ值作截集，将树中小于λ值的树干砍断，使相连的结点构成一类，即子树，当λ由1到0时，所得到的分类由细变粗，各结点所代表的分类对象逐渐归并，从而形成一个动态聚类谱系图。
在聚类方法中，模糊聚类法比普通聚类法有较大的突破，简化了运算过程，使聚类法更易于掌握。
（三）灰色聚类法
灰色聚类是根据不同聚类指标所拥有的白化数，按几个灰类将聚类对象进行归纳，以判断该聚类对象属于哪一类。
灰色聚类应用于地下水水质评价中，是把所考虑的水质分析点作为聚类对象，用i表示（i=1，2，…，n）；把影响水质的主要因素作为聚类指标，用j表示（j=1，2，…，m），把水质级别作为聚类灰数（灰类），用k表示（k=1，2，3）即一级、二级、三级3个灰类（罗定贵等，1995）。
灰色聚类的主要步骤：确定聚类白化数、确定各灰色白化函数fjk、求标定聚类权重ηjk、求聚类系数和按最大原则确定聚类对象分类。
1.确定聚类白化数
当各灰类白化数在数量上相差悬殊时，为保证各指标间的可比性与等效性，必须进行白化数的无量纲化处理。即给出第i个聚类对象中第j个聚类指标所拥有的白化数，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。
2.确定各灰色白化函数
建立满足各指标、级别区间为最大白化函数值（等于1），偏离此区间愈远，白化函数愈小（趋于0）的功效函数fij（x）。根据监测值Cki，可在图上（图4-3）解析出相应的白化函数值fjk（Cik），j=1，2，…，m；k=1，2，3。
3.求标定聚类权重
根据式（4-25），计算得出聚类权重ηjk的矩阵（n×m）。
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式中：ηjk为第j个指标对第k个灰类的权重；λjk为白化函数的阈值（根据标准浓度而定）。
图4-3 白化函数图
注：图4-3白化函数f（x）∈［0，1］，具有下述特点：①平顶部分，表示该量的最佳程度。这部分的值为最佳值，即系数（权）为1，f（x）=max=1（峰值），x∈［x2，x3］。②白化函数是单调变化的，左边部分f（x）=L（x），单调增，x∈（x1，x2］，称为白化的左支函数；右边部分f（x）=R（x），单调减，x∈［x3，x4），称为白化的右支函数。③白化函数左右支函数对称。④白化函数，为了简便，一般是直线。⑤白化函数的起点和终点，一般来说是人为凭经验确定。
4.求聚类系数
σik=∑fjk（dij）ηjk （4-26）
式中：σik为第i个聚类对象属于第k个灰类的系数，i=1，2，…，n；k=1，2，3。
5.按最大原则确定聚类对象分类
由σik构造聚类向量矩阵，行向量最大者，确定k样品属于j级对应的级别。
用灰色聚类方法进行地下水水质评价，能最大限度地避免因人为因素而造成的“失真、失效”现象。
聚类方法计算相对复杂，但是计算结果与地下水质量标准级别对应性明显，能够较全面反映地下水质量状况，也是较高层次定量研究地下水质量的重要方法。
模糊聚类是采用模糊数学方法，依据客观事物间的特征、亲疏程度和相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行分类的一门多元技术。其算法主要有传递闭包法、动态直接聚类法和最大树法等，其中动态直接聚类法计算量最少。在实际应用中必须经过数据预处理、特别是归一化等处理步骤，选取合适的模糊关系建立模糊相似矩阵，然后进行聚类和模式识别。糊聚类分析在学生素质评定中的应用学生素质的评定工作,对学校的发展具有重要的作用。本文就学生素质从德、智、体、能、劳5个方面作出评价。首先，对得到的数据进行规格化；接着，构造模糊相似矩阵；最后，利用编网法对学生素质的评定进行聚类分析，该方法简单易懂且计算量小达到了预期的效果。模糊数学在畜禽血液蛋白多态性聚类分析中的应用我国动植叨蛋白多态性的研究进展迅速,国内外有关这方面的报道越来越多.但这一研究已有近百年的历史,真正发展是近=十年的事.我国起步较晚,近年的研究和应用较快,现已推向地,县级阶段,可见这一研究和应用的普及在我国为时不远1.西南民族学院2.西昌农业专科学校3.面昌市畜牧局了..本研究表明我国畜牧兽医工作进入了分子水平阶段.由于蛋白多态性的研究和方法简便,节时省钱,基层单位均可应用.但此法的关键问题是聚类分析.聚类分析的方法很多,如遗传距离聚类分析中的最短遗传距离聚类分析,类平均法聚类分析再如遗传相似系数分析中我们见有矩阵法,但在畜禽蛋白多态性聚类分析上,均无统一的具体分析方法.为此,我们根据模糊数学集合论的原理,对遗传相似系数进行聚类分析,现介绍出来,供同行们应用时参考.模糊数学是研究和处理一些模糊现象的数学.但不是把数学变成模糊的东酉,而是在许多控制过程中,用模糊的手段达到精确的目的.在畜禽蛋白多态性研究中,遗传相似系数也是聚类分析中常用的分析指标.模糊数学聚类分析在鲤鱼杂交种后代性状研究中的应用杂交鲤与亲本相似，用数学语言来说是存在模糊性问题。采用模糊数学聚类分析法，首先建立模糊相似矩阵，得到鲤鱼生长性状聚类分类图谱，最后得到三杂交鲤、荷元鲤等F1代与母本相似比父本大的结论。这在鱼类杂交选育理论与生产上有一定意义
浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文
摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技
关键词：客户关系管理毕业论文
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1.客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2.数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3.经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1.优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
模糊聚类分析和聚类分析只是数据处理的差别，就是模糊聚类是把输入的样本编程0~1之间的数，然后再进行运算，而聚类分析是把输入的样本变成0或者1，只是这两个数，然后计算。比较经典的就是zadeh的论文，你可以在google上搜索。然后中文的建议你看一下教材，看看离散数学和《模糊聚类分析及其应用》，西安电子科技大学出版的。要是需要文献，可以和我联系。
模糊聚类分析是聚类分析的一种。聚类分析按照不同的分类标准可以进行不同的分类。就好像人按照性别可以分成男人和女人，按照年龄可以分为老中青一样。聚类分析如果按照隶属度的取值范围可以分为两类，一类叫硬聚类算法，另一类就是模糊聚类算法。隶属度的概念是从模糊集理论里引申出来的。传统硬聚类算法隶属度只有两个值 0 和 1。 也就是说一个样本只能完全属于某一个类或者完全不属于某一个类。举个例子，把温度分为两类，大于10度为热，小于或者等于10度为冷，这就是典型的“硬隶属度”概念。 那么不论是5度 还是负100度都属于冷这个类，而不属于热这个类的。而模糊集里的隶属度是一个取值在[0 1]区间内的数。一个样本同时属于所有的类，但是通过隶属度的大小来区分其差异。比如5度，可能属于冷这类的隶属度值为0.7,而属于热这个类的值为0.3。这样做就比较合理，硬聚类也可以看做模糊聚类的一个特例。你说的动态模糊分析法我在文献里很少见到好像并不主流，似乎没有专门的这样一种典型聚类算法，可能是个别人根据自己需要设计并命名的一种针对模糊聚类的改进方法，这个不好说了就。我见过有把每个不同样本加权的，权值自己确定，这样就冠以“动态"二字，这都是作者自己起的。也有别的也叫”动态“的，可能也不一样，似乎都是个别人自己提出的。至于文献，你可以到中国知网搜索博士或者硕士毕业论文，有关模糊聚类为题目的，在第一章引言里面必然会有详细的介绍，或者联系我，我就是做这方面的。希望能对你有所帮助，给点分吧，打的挺累的。
房地产专升本毕业论文1.房地产经济走向：目前重庆，武汉，杭州等经济受到国家政策的打压房产的价格开始回落。2.房地产上市公司业绩的影响因素实证研究：房地产企业业绩影响因素研究现状运用线性回归的方法，选取流动负债率和长期负债率、有息融资率和无息融资率、长期借款率和短期借款率分别作为资本结构的衡量指标，而将总资产贡献率和总资产利润率分别作为公司业绩的衡量指标。研究结果表明:总体来看，各项指标相关性不显著，但是就所有指标而言，正负相关的倾向还是比较明显的。就这一实证结果，本文结合我国房地产行业的实际情况，分别从房地产行业所处的阶段特征、政策面的影响以及公司治理结构方面进行了分析。运用数据包络分析(DEA)模型评价房地产上市公司绩效，关注房地产上市公司的经营效率、管理效率及资本配置总体效率的价值评判标准，以我国房地产业23家具有代表性的房地产上市公司为研究对象，通过设立多输入和多输出的指标进行综合评价，找出相对有效的行业标杆，同时分析行业整体和单个公司的资源配置效率，并提出了优化资源配置和提高房地产上市公司绩效的途径。从我国上市公司绩效影响因素及货币政策、物价变动与绩效相关性的一般理论思考出发，揭示出了我国上市公司绩效受国家宏观政策影响的理论依据。(严格意义上来说绩效评价体系包括业绩目标、业绩辅导和业绩评价。但是现在一般都模糊了这种概念，把两者视为一样)从MM理论出发，引进货币传导机制理论和两权分离的相关理论，得出房地产这个行业的所有绩效指标都与货币政策、CP工存在一定相关性。得到物价上涨会对房地产这个行业的经济绩效产生一定的负面影响，国家的宏观政策对地产行业影响甚微的结论。分析比较了目前上市公司经营业绩评价的主要方法，并剖析其存在的不足之处，在此基础上引入因子分析模型，并构建评价上市公司经营业绩的指标体系，然后应用该模型对我国房地产上市公司经营业绩做实证研究，最后得出研究结论，并指出了由于会计信息失真等因素的存在，使得该研究方法存在一些局限性，从而在一定程度上影响了研究结果的现实指导意义。《我国房地产上市公司经营业绩实证研究》选取GDP作为衡量经济发展的数据支持，以房地产开发投资完成额作为房地产行业发展的适合量度，运用协整分析方法对我国房地产行业与经济增长之间的动态均衡关系作相关研究。结论是:房地产行业发展状况对当前GDP变动的影响并不是很显著，我国房地产行业的发展与经济增长之间不存在明显的因果关系。认为人民币升值通过两种途径对不同行业产生影响。一是因人民币升值所导致的资本成本和收入的提升，将在长时期内改变我国的经济结构，重新赋予行业不同的成长速度，并使不同行业的企业业绩出现分化。二是人民币升值在短期内改变行业内企业的资产、负债、收入、成本等账面价值，通过外汇折算差异影响其经营业绩。最后认为人民币升值将使房地产行业受益。而从理论分析的角度得出人民币升值对房地产行业的影响有利好、利空两方面。利空影响:货币持续过度升值会导致经济减速(因为FDI下降、净出口下降)，外资需要下降，从而使房地产需求下降并会导致通胀水平下降，从而使房地产价格涨速下降。利好影响:第一，升值预期导致外资对房地产的投资需求加大。货币升值预期会导致外资的涌入，并大量投资到房地产上。从而增加房地产投资需求，推高房价，这是货币升值过程中必然发生的;第二，收入效应及财富效应导致国内房地产需求增加。张敏利用理论结合模型回归分析研究了股权结构的三个关键因素(股权集中度、股权属性及股权流通性)与公司治理绩效的关系。得到结论(1)房地产行业的股权集中度低于市场平均水平，而且股东之间的力量比较均衡，大多数公司的股权结构都呈现出多元共治的局面，并且第一大股东控股比例与公司绩效没有明显关系。(2)分析股权控制类型时，发现国有控股企业与法人控股企业、流通股主导型企业的公司绩效都没有明显的差别。(3)国有股比重、流通股比重与经营绩效没有显著相关关系。而法人股比重与公司绩效有着显著负相关关系。(4)控股股东相对控制权越大，公司绩效越差。采用单位根检验、协整分析、误差修正模型以及Granger因果关系检验等现代经济学计量方法，对湖北省房地产业的发展与经济增长的关系进行实证研究。发现湖北省经济增长是房地产业发展的Granger原因，经济的快速增长带动了房地产经济的发展，反之房地产投资对经济拉动作用却不显著。介绍房地产开发投资与GDP关系的研究方法，并通过近十年来浙江省房地产开发投资对GDP增长的贡献和贡献率进行分析，以反映房地产市场发育程度及经济增长的稳定性和风险性。应用协整分析、误差修正模型技术以及Granger因果分析对我国房地产价格与GDP之间的关系进行了实证分析。实证结果表明:我国的房地产价格与GDP之间存在长期稳定的动态均衡关系;无论长期还是短期，我国的GDP波动都是房地产价格波动的Granger原因，GDP的走势对于房地产价格的涨跌起着决定性的影响，GDP的波动有助于预测房地产价格的走势;短期内经济的过热容易引起房地产价格的过快增长。利用误差修正模型对三者关系进行计量分析，得出协整关系的结论。定量结果表明，GDP、FDI对房地产价格有正向的推动作用，但GDP是主要影响因素。这个结果基本排除了境外“热钱”对房地产市场的冲击威胁假说。选取一系列房地产价格指标与宏观经济指标进行研究分析，总体看，我国房地产价格趋于合理，居民的住房购买能力逐渐加强。房地产价格的增长速度已经受到来自其他价格指数增长缓慢的压力，开始进入调整阶段;随着城镇居民可支配收入的逐渐提高，房价收入比不断降低，居民的购房能力逐步提高。在相当长的一段时间内，对房地产的需求仍将维持在一个较高的水平。房地产价格是基于宏观经济发展水平的平台上的，一旦价格增长过快，超过国民经济和社会发展的承受能力和消化能力，将带来非常严重的后果;但价格下降，也会对国民经济的发展带来一定的负面影响，并不是越低越好。从资本结构、股权结构、公司规模和公司风险等四个方面选取了可能影响企业盈利能力的多个指标变量运用因子模型进行了实证分析，但在财务指标的选取上，只是建立在规范研究的基础上，对影响经营业绩的变量只局限于财务指标本身，一些与经营业绩有重大因果关系的变量未选人，比如说国家的产业政策、宏观经济条件、公司管理者的能力、职工的技能水平等等因此此文使用因子分析方法对我国房地产上市公司经营业绩的分析在实际指导方面的作用有所下降。从房地产市场的过度需求、产业结构不合理、法律法规不完善、政府的执行效率有待完善、地产信息不对称、人民币升值等方面进行了理论分析，并提出一些建议。建立我国近年来房地产价格宏观经济影响因素的线性模型，选取6个宏观经济指标作为方程初始导入自变量，与房地产价格进行初步多元线性回归分析，以解决自变量之间多重共线性问题;进而选取出两个自变量与房地产价格建立多元线性回归方程，并对回归结果进行分析在一个简单的局部均衡模型基础上，利用1999一2003年全国31个省市的房地产市场的面板数据分析了中国房地产市场结构和价格问题。从房地产价值的自然增长、市场供求关系和心理预期三个方面探讨了房价波动的构成、机制和影响因素，并提出了相应的房价调控对策。运用2001一2003年中国上市公司年报中披露的分行业信息，研究了房地产类上市公司多元化水平与财务绩效和企业价值之间的关系。实证结果表明，多元化水平与财务绩效之间存在显著的负相关，但是与用托宾Q衡量的公司价值之间不存在显著的相关性。针对我国目前房地产泡沫膨胀可能波及金融安全的现状，提出了如何优化房地产业资本结构的问题，并根据2000一2002年深沪两地A股房地产上市公司资料，对我国房地产企业上市公司的资产负债率与公司规模、经营业绩之间的相关关系以及资本结构效应进行了实证分析，并提出相关的建议。论文从影响企业的绪论硕一七论文外部因素入手，分析外部因素对公司绩效的影响程度。结合我国的物价变动、货币政策与对上市公司的绩效的相关性进行实证性分析。并运用了实证分析法中的OSL分析法，得到上面的结论。这些结论可以帮助企业在我国当前的形势下如何提高自身的绩效与价值。可以为上市公司在物价变动时和当前货币政策条件如何利用财务杠杆来提高企业的绩效的目的提供帮助。通过聚类分析找出我国房地产上市公司的差距大小，并将其归为几类，以此总结出影响房地产上市公司盈利能力的因素所在，并提出企业发展对策和政策建议。论文由六章组成，本研究所采用聚类分析方法，具体分为两个步骤，首先，在不明确房地产上市公司能够分为几类的情况下，为避免主观误差，采用系统聚类的方式，从SPSS输出的树状图直观的看出不同公司之间的距离;在此基础上，确定分为几类，然后采用快速聚类的方式，将房地产上市公司分类，找出房地产上市公司的特点和共性。从房地产价格的相关理论出发，主要从房地产需求、房地产供给、房地产金融和房地产宏观调控等角度对影响房价的因素展开分析。以房地产统计数据为基础，采用计量经济学方法和统计分析方法，主要从实证角度分析各因素对房价的影响。首先，分析房地产需求各因素对房价的影响，明确了城镇住房制度改革、居民可支配收入增加、城市化、房地产投机和人民币升值预期等因素导致的房地产需求扩张是房价上涨的首要因素。随后，从房屋建造成本、土地价格等角度分析供给因素对房价的影响，并以北京、上海和武汉三城市为例分析了房价和地价的关系。接下来，以房地产开发投资来源及构成为基础，分析了房地产金融对房价的影响，指出个人住房贷款推动了房价的上涨。未完……
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这个题目的确是有点超出本科生能力，因为数据聚类算法很多，都不是很容易实现，更不用说在效果，效率上的分析，而且绝大多数算法的优缺点早就总结过了，也很难创新，我专业是数据挖掘，我在研究生期间都不做这样的论文
聚类分析算法论文
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。下面是我分享给大家的聚类分析算法论文，欢迎阅读。
一、引言
聚类分析算法是给定m维空间R中的n个向量，把每个向量归属到k个聚类中的某一个，使得每一个向量与其聚类中心的距离最小。聚类可以理解为：类内的相关性尽量大，类间相关性尽量小。聚类问题作为一种无指导的学习问题，目的在于通过把原来的对象集合分成相似的组或簇，来获得某种内在的数据规律。聚类分析的基本思想是：采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，考虑对象多因素的联系和主导作用，按它们亲疏差异程度，归入不同的分类中一元，使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。也就是说，聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点，并合理地分成若干类，因此它是一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。盐矿区系统是一个多层次、复杂的大系统,涉及诸多模糊、不确定的因素。平顶山市盐矿区的经济分类是以整个平顶山市的所有盐矿区为研究对象,以各盐矿区为基本单元,以经济为中心,以发展战略和合理布局为目标进行经济类型区划。其基本原则是：平顶山市的盐矿区资源开发、利用的相对一致性；自然、经济、社会条件的一致性；保持一定行政地域单元的相对稳定性。现行的平顶山市盐矿区行政划分不能反映出各个盐矿区的共同点,有必要通过模糊聚类分析将那些经济实际状况相似的铁矿区归类，剖析、发现各况矿区的差异,对症下药，为制定发展对策提供依据。
二、建立指标体系
1、确定分类指标进行经济区划分，应考虑的指标因素是多种多样的。既要以岩盐矿资源储量为主，又要适当考虑岩盐质量和勘察阶段和开发利用状况；既要有直接指标，又要有间接指标；既要考虑矿区发展的现状，又要考虑矿区发展的过程和矿区发展的未来方向。参考有关资料，结合专家意见，我们确定了对平顶山市盐矿区进行经济区划分的指标。如表1所示。表中列举了具体指标及各指标的原始数据（数据来源于河南省2006年矿产资源储量简表）。表1盐矿区经济划分指标体系及指标数据注：表中N表示缺失数据，勘察阶段1、2、3分别表示：初步勘探、详细普查、详细勘探，利用状况1~7分别表示：近期不宜进一步工作、可供进一步工作、近期难以利用、推荐近期利用、计划近期利用、基建矿区、开采矿区。
2、转换指标数据由于不同变量之间存在不同量纲由于不同变量之间存在不同量纲、不同数量级，为使各个变量更具有可比性，有必要对数据进行转换。目前进行数据处理的方法大致有三种，即标准化、极差标准化和正规化。为便于更直观的比较各市之间同一指标的数值大小，我们采用了正规化转换方式。其计算公式为:为了方便叙述，做如下设定：设Xi(i=1，2，3，…，21)为具体指标层中第i个评价指标的值，Pi(i=1，2，3，…，21)为第i个指标正规化后的值，0≤Pi≤1，Xs,i(Xs,i=Xmax-Xmin)，为第i个评价指标的标准值，Xmax为最大值，Xmin为最小值。（1）对于越高越好的`指标①Xi≥Xmax，则Pi=1；②Xi≤Xmin，则Pi=0；③Xmin 三、聚类分析 1、聚类步骤(Stage).从1~3表示聚类的先后顺序。 2、个案合并(ClusterCombined)。表示在某步中合并的个案，如第一步中个案1叶县田庄盐矿段和个案2叶县马庄盐矿段合并，合并以后用第一项的个案号表示生成的新类。 3、相似系数(Coefficients).据聚类分析的基本原理，个案之间亲密程度最高即相似系数最接近于1的，最先合并。因此该列中的系数与第一列的聚类步骤相对应，系数值从小到大排列。 4、新类首次出现的步骤(StageClusterFirstAppears)。对应于各聚类步骤参与合并的两项中，如果有一个是新生成的类(即由两个或两个以上个案合并成的类)，则在对应列中显示出该新类在哪一步第一次生成。如第三步中该栏第一列显示值为1，表示进行合并的两项中第一项是在第一步第一次生成的新类。如果值为O，则表示对应项还是个案(不是新类)。 5、新类下次出现步骤(NextStage)。表示对应步骤生成的新类将在第几步与其他个案或新类合并。如第一行的值是11，表示第一步聚类生成的新类将在第11步与其他个案或新类合并。 6、解析图DendrogramusingAverageLinkage(BetweenGroups)RescaledDistanceClusterCombine聚类树状图（方法：组间平均连接法）图清晰的显示了聚类的全过程。他将实际距离按比例调整到0~25之间，用逐级连线的方式连接性质相近的个案或新类，直至并未一类。在该图上部的距离标尺上根据需要(粗分或细分)选定一个划分类的距离值，然后垂直标尺划线，该垂线将与水平连线相交，则相交的交点数即为分类的类别数，相交水平连线所对应的个案聚成一类。例如，选标尺值为5，则聚为3类：叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，叶县姚寨盐矿为一类。若选标尺值为10，则聚为2类：叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段、叶县姚寨盐矿为一类。 四、结论 对平顶山市5个盐矿区进行经济区划分，究竟划分为几个区合适，既不是越多越好，也不是越少越好。划分经济区的目的，就是要根据各盐矿经济区资源特点、勘察、开发的不同，分类指导经济活动，使人们的经济活动更加符合当地的实际，使各经济区能充分发挥各自的优势，做到扬长避短，趋利避害，达到投人少、产出多，创造良好的经济效益和社会效益之目的。分区太多，就失去了分区的意义，分区太少，则分类指导很难做到有的放矢。综合以上聚类分析结果，我们可以得出三个方案。其中两个方案比较合适,可供选择。方案一：（当比例尺为5时，分为3类）叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，叶县姚寨盐矿为一类。从聚类分析中看出平顶山市盐矿区分类图方案一。方案二：(当比例尺为10时，分为2类）叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段、叶县姚寨盐矿为一类。从聚类分析中看出平顶山市盐矿区分类图方案二。平顶山市盐矿区分类图方案2聚类分析的原理就是将矿石质量、资源储量、勘查阶段、利用状况相近或相类似的矿区聚合在一起，其分析结果也是直观易见的。在此结合平顶山市实际行政区划以及矿山企业特征我们对铁矿区划分做一个调整使其理论与实际能够结合的更紧密使其更好的指导实践。 1、叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，这一类属于矿床规模相当，资源储量接近，勘查开发阶段接近，利用程度相当，故，可以分为一类。 2、叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，这一类属于勘查开发阶段处于同一阶段。 3、叶县姚寨盐矿为一类，这一类属于储量较高，盐矿品位较高，故其勘察开采规划有别于其它两类。总的说来，运用聚类分析是基本成功的，大部分的分类是符合实际的。综合以上论述盐矿区划分如下表所示：当然聚类分析有其优点也有其缺点：(1)优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。(2)缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试问内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。 之前的笔记： 聚类介绍： 点这里 层次聚类分析案例（一）：世界银行样本数据集 层次聚类分析案例（二）：亚马逊雨林烧毁情况 层次聚类分析案例（三）：基因聚类 食品消费模式是医学和营养学领域关注的一大热点。食物消费与个人的整体健康、食物的营养价值、购买食品的经济性和消费环境有关。这项分析涉及25个欧洲国家肉类和其他食品之间的关系。观察肉类和其他食品的相关性是很有意思的。这些数据包括：红肉、白肉、蛋类、牛奶、鱼类、谷类、淀粉类食品、坚果（包括豆类和油籽）、水果和蔬菜。 准备工作 为了应用k均值聚类，我们使用欧洲25个国家的蛋白质消费量数据集。 第1步：收集和描述数据 该任务使用名为protein的数据集，该数据集以标准格式存储在CSV格式的文件中，其中包含25行数据和10个变量。 数据获取路径 数值型变量如下： RedMeat WhiteMeat Eggs Milk Fish Cereals Starch Nuts Fr&Veg 非数值型变量如下： Country 具体实施步骤 以下为实现细节。 第2步：探索数据 让我们探索数据并理解变量间的关系。从导入名为Europenaprotein.csv的CSV文件开始，将该数据保存到protein数据框： head（）函数返回了一个向量、矩阵、表、数据框或函数首或尾的部分。将protein数据框传入head（）函数。 结果如下： 第3步：聚类 开始在三个簇的基础上进行聚类。为了在初始阶段产生随机的簇数量，调用set.seed（）函数。set.seed（）函数能够产生随机数。 kmeans（）函数能够在数据矩阵上执行k均值聚类。protein数据矩阵被当作一个对象传入该函数，该对象必须是数值型矩阵。centers＝3代表初始化簇中心数量。因为簇的数量由一个数字指定，nstart＝10定义了随机被选择的中心数。 结果如下： 接下来，生成簇指派列表。order（）函数返回一个序列，以升序或者降序重新生成它的第一个参数。groupMeat数据框被当作一个数据框对象传入： 调用data.frame（）函数，显示了国家和这些国家所处的簇： 结果如下： plot（）函数是一个绘制R对象的通用函数。参数类型指明了要被显示的图的种类。xlim参数的意思是参数应该被给定范围的边界，而不是一个范围。xlab和ylab提供了x轴和y轴各自的标题： 结果如下： 第4步：改进模型 接下来，在所有9个蛋白质组上进行聚类，并且7个簇已经被创建了。在散点图上不同颜色的点代表了吃白肉和红肉的国家。地理上临近的国家倾向于分到同一组。 center＝7代表初始的聚类中心数量： 7个不同的聚类形成了。25个国家都一一被分配到了某一个簇中。 结果如下： clustplot（）函数创造了一个二变量的图，其中可以看到数据的可视化划分。所有观测值使用主成分以点的方式表示。在每个簇周围绘制椭圆形。protein数据框被当作对象传入： 结果如下： 另一个层次化形式展现的方法如下。这里使用agnes（）函数。通过设置diss＝FALSE，不相似度矩阵被用来计算原始数据。metric="euclidean"表明使用欧氏距离进行计算： 结果如下： plot()画出图形：按回车可查看下一章图，共两张图。 结果如下： cutree（）函数切割树到几个组中，通过设定期望的组数量或者切割的高度来进行划分： 结果如下： 结果如下： 毕业论文答辩技巧，近几年答辩开始变得火热起来，作为答辩委员会的成员，我希望给大家带来一些答辩的实用小技巧，帮助大家快速通过答辩，完成毕业通关，下面就看一下整理出来的毕业论文答辩技巧。 一、论文答辩——熟悉内容 作为将要参加毕业论文答辩的同学，首先而且必须对自己所著的论文内容有比较深刻的理解和比较全面的熟悉。所谓“深刻的理解”是对论文有横向的把握。这两方面是为回答答辩委员会成员就有关论文的深度及相关知识面而提出的问题所做的准备。 例如，题为＜创建名牌产品发展民族产业＞的论文，答辩委员会成员可能会问“民族品牌”与“名牌”有何关系。尽管论文中未必涉及“民族品牌”，但学生必须对自己的论文有“比较全面的熟悉”和“比较深刻的理解”，否则，就会出现尴尬局面 二、论文答辩——图表穿插 任何毕业论文，无论是文科还是理科都或多或少地涉及到用图表表达论文观点的可能，故我认为应该有此准备。图表不仅是一种直观的表达观点的方法，更是一种调节答辩会气氛的手段，特别是对私人答辩委员会成员来讲，长时间地听述，听觉难免会有排斥性，不再对你论述的内容接纳吸收，这样，秘然对你的毕业论文答辩成绩有所影响。所以，应该在答辩过程事适当穿插图表或类似图表的其它媒介以提高你的答辩成绩。 三、论文答辩——语流适中 进行毕业论文答辩的同学一般都是首次。无数事实证明，他们在众多的都是和同学面前答辩时，说话速度往往越来越快，以致答辩委员会听不清楚，影响了答辩成绩。故答辩学生一定要注意在答辩过程中的语流速度，要有急有缓，有轻有重，不能像连珠炮似的轰向听众。 四、论文答辩——目光移动 毕业生在论文答辩时，一般可脱稿，也可半脱稿，也可完全不脱稿。但不管哪种开工，都应注意自己的目光，使目光时常地瞟向答辩委员会成员及会场上的同学们。这是你用目光与听众进行心灵的接触，使听众对你的论题产生兴趣的一种手段。在毕业论文答辩会上，由于听时间过长，委员们难免会有分神现象，这时，你用目光的投射会很礼貌地将他们的神“拉”回来，使委员们的思路跟你的思路走。 五、论文答辩——体态语辅助 虽然毕业论文答辩同其它答辩一样以口语为主，但适当的体态语运用会辅助你的答辩，使答辩效果更好。特别是手势语言的恰当运用会显得自信、有力、不容辩驳。相反，如果你在答辩过程中始终如一地直挺挺地站着，或者始终如一地低头俯视，即使你的论文结构再合理，主题再新颖，结论再正确，答辩效果也会大受影响。所以在毕业论文答辩时，一定要注意使用态语。 六、论文答辩——时间控制 一般在比较正规的答辩会上，都对辩手有时间要求，因此，毕业学生在进行论文答辩时应重视时间的掌握。对时间的控制要有力度，到该截止的时间立即结束，这样，显得有准备，对内容的掌握和控制也轻车熟路，容易给答辩委员会成员一个良好的印象。故在答辩前应该对将要答辩的内容有时间上的估计。当然在答辩过程中灵活地减少或增加也是对时间控制的一种表现，应该重视的。 七、论文答辩——紧扣主题 在校园中进行毕业论文答辩，往往辩手较多，因此，对于答辩委员会成员来说，他们不可能对每一位的论文内容有全面的了解，有的甚至连题目也不一定熟悉。因此，在整个答辩过程中能否围绕主题进行，能否最后扣题就显得非常重要了。另外，委员们一般也容易就题目所涉及的问题进行提问，如果能自始至终地以论文题目为中心展开论述就会使评委思维明朗化，对你的论文加以首肯。 八、论文答辩——人称使用 在毕业论文答辩过程中必然涉及人称使用问题，我建议尽量多地使用第一人称，如“我”“我们”，即使论文中的材料是引用他人的，用“我们引用”了哪儿哪儿的数据或材料，特别是毕业论文大多是你自己作的，所以要更多使用而且是果断地、大胆地使用第一人称“我”和“我们”。如果是这样，会使答辩委员会成员有这样的印象：东西是你的，工作做了不少! 一、打有把握之仗：答辩前的充分准备 1、认清考点。 答辩的目的首先是考一个人的反应是否敏捷、应变是否机智以及思维是否有条理，其次才是考一个人的知识面的广度、思维层次的深度和理论水平的高度。在答辩过程中最忌讳出现的情况是接不上话、语无论次、结结巴巴、漏洞百出。因此，首先应特别注意答辩时接话要迅速，条理要清晰，一般来说，用“第一、第二、第三”或“首先、其次、再次”等结构形式来回答比较好。 2、分析题型。 面试答辩一般有客观题和主观题两种，客观题是有标准答案的，而主观题则可能有多种答案。相对而言，客观题极少，而主观题居多。这就为竞聘者提供了广阔的`自由发挥的空间，因此要充满信心，避免手忙脚乱，只要不离主题，正常发挥水平，就能从容过关；如能做到不时有新思想的火花爆出，则效果更佳。 3、预测题型。 岗位竞聘的目的性很明确，就是竞聘者通过对自身经历、业绩、优势及工作设想等方面情况的说明和阐述，证明自己比其他人更能胜任某岗位的工作。评委也主要是从这些主要方面进行提问的：与你的经历相关的问题，与你竞聘的岗位有关的问题，与当前政策形势有关的问题等。作为竞聘者，可以事先围绕这些方面，把可能出现的问题具体化，并提前概括出答题要点。如果评委提出的问题与你提前思考的问题一致或类似，你便可从容不迫、侃侃而谈；如果提出的问题与你设想有一定的差别，你也可以机智地嫁接，灵活组装，千万不能当场被噎住。 4、有意设套。 即在竞聘答辩的过程中，有意识地提出一些概念、思路，但不对此作深入细致的阐述，而在答辩的过程中运用自然地放慢语速、加强语气等方法，把这些问题凸现出来，吸引评委的注意，诱惑评委就此提问。如某竞聘者在谈到做好市场调研工作的设想时，具体地谈了观念的问题、方法的问题后，只巧妙地提了一句：“另外，还要注意加强销售部的队伍建设。”果然有评委打破沙锅问到底：“在加强队伍建设方面你准备采取哪些措施?此问正中竞聘者的圈套，给我一个问题，还你一个精彩，水到渠成，天衣无缝。 二、艺高人胆大：答辩时的机智应变 答辩过程充满变数，在充分准备的前提下，还应当掌握一些应变之道。 1、废话不废，赢得时间。 当评委提出问题，你一下子不知从何说起时，不妨说几句废话，先把话头接过来，如你的这个问题很好，这是我在今后的工作中应该认真思考和对待的一个问题”，“你刚才提的问题是：为什么说质量是企业的生命线?之所以说质量是企业的生命线......这样的话虽说是废话，但也符合人们回答问题的习惯。利用这样的话，争取有限的时间整理思绪，搜索脑海中的记忆材料，然后再有板有眼地阐述，因此，废话的作用不可小视。 2、套话不谬，以静制动。 许多工作尽管性质不同，但工作的规律以及做好该工作的措施一经概括提炼便大同小异，如加强学习、健全制度、措施到位、重点突出等。比如，当评委提出为做好某项工作，你准备采取哪些措施之类的问题，而你对这项工作又不太熟悉时，便不妨适当联系，以不变应万变。 3、好话不假，控制情绪。 有时评委的发问与其说是提问题，不如说是提意见，而在这种特殊的场合提出来，回答稍有不慎，便会下不了台。因此，回答这样的问题时不要讲大而无意义的话，最佳的选择是说好话，真心诚意承认不足，并承诺今后注意改进。如评委提问：综合处应是一个综合服务部门，为什么领导出差你们能搞到票，而我们职工出差就搞不到票呢?回答这样的问题不是一两句话能说得清楚的。有位竞聘者是这样回答的：在我们的工作中，确实可能出现这样的问题，对此我深感抱歉，上次没办好，下次一定办好，如果您遇到这样的问题可以直接向我提出来，我一定尽力解决。”几句好话，让提问者和听众听了心里都舒服。 4、笑话不俗，活跃气氛。 有的评委的提问锋芒毕露，逼你当场表态，让你进退两难。如几位评委不约而同地向一位竞聘基建处长的同志发难：我们单位要新征2000亩地，你能不能保证一年之内把地搞到手?给我20万美元，我也不敢打包票。一般来说，一年的时间是可以解决问题的，但据我了解，那块地上有几十户农民，拆迁是征地过程中最头脑的问题，碰到几个钉子户，进度就会受到影响。但我将努力在一年左右的时间里完成这项艰巨的任务。”竞聘者开头的几句话引得大家一阵大笑，使短兵相接的紧张气氛顿时轻松下来，接下来的几句话，客观、实在，赢得了评委的理解和好评。 5、文话不酸，倍添风采。 文话即书卷气较重的话，抒隋、比喻、联想、引用等表达手法能使答辩文采飞扬，但必须运用得恰到好处，避免给人文绉绉、酸溜溜的感觉。如有一位评委问一位年轻的竞聘者：对一位年轻的管理者来说，要做好工作，最重要的品质是什么?有人说是虚心，有人说是勤奋，还有人说是务实，你认为是什么?虽说提问者列出了几种答案，但他的目的显然并不是让你做选择题，而是把一般可能出现的回答排除之后，让你另辟蹊径，作出新的大胆的回答。这位竞聘者精彩地回答道：“虚心、勤奋、务实都是年轻干部应具备的品质。另外，我想引用毛泽东同志的两句诗来回答您的问题，一句是他年轻时写的：‘到中流击水，浪遏飞舟’；另一句是他晚年时写的：‘不管风吹浪打，胜似闲庭信步。’对于一个年轻人来说，最可贵的品质是：初生牛犊不怕虎，每临大事有魄力、不怯懦。” 何为聚类分析聚类分析或聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（称为聚类）中的对象（在某种意义上）与其他组（聚类）中的对象更相似（在某种意义上）。它是探索性数据挖掘的主要任务，也是统计 数据分析的常用技术，用于许多领域，包括机器学习，模式识别，图像分析，信息检索，生物信息学，数据压缩和计算机图形学。聚类分析本身不是一个特定的算法，而是要解决的一般任务。它可以通过各种算法来实现，这些算法在理解群集的构成以及如何有效地找到它们方面存在显着差异。流行的群集概念包括群集成员之间距离较小的群体，数据空间的密集区域，间隔或特定的统计分布。因此，聚类可以表述为多目标优化问题。适当的聚类算法和参数设置（包括距离函数等参数）使用，密度阈值或预期聚类的数量）取决于个体数据集和结果的预期用途。这样的聚类分析不是自动任务，而是涉及试验和失败的知识发现或交互式多目标优化的迭代过程。通常需要修改数据预处理和模型参数，直到结果达到所需的属性。常见聚类方法常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计学、模型等类型的算法，典型算法包括K均值（经典的聚类算法）、DBSCAN、两步聚类、BIRCH、谱聚类等。K-means聚类算法中k-means是最常使用的方法之一，但是k-means要注意数据异常：数据异常值。数据中的异常值能明显改变不同点之间的距离相识度，并且这种影响是非常显著的。因此基于距离相似度的判别模式下，异常值的处理必不可少。数据的异常量纲。不同的维度和变量之间，如果存在数值规模或量纲的差异，那么在做距离之前需要先将变量归一化或标准化。例如跳出率的数值分布区间是[0,1]，订单金额可能是[0,10000 000]，而订单数量则是[0,1000]，如果没有归一化或标准化操作，那么相似度将主要受到订单金额的影响。DBSCAN有异常的数据可以使用DBSCAN聚类方法进行处理，DBSCAN的全称是Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，中文含义是“基于密度的带有噪声的空间聚类”。跟K均值相比，它具有以下优点：原始数据分布规律没有明显要求，能适应任意数据集分布形状的空间聚类，因此数据集适用性更广，尤其是对非凸装、圆环形等异性簇分布的识别较好。无需指定聚类数量，对结果的先验要求不高由于DBSCAN可区分核心对象、边界点和噪点，因此对噪声的过滤效果好，能有效应对数据噪点。由于他对整个数据集进行操作且聚类时使用了一个全局性的表征密度的参数，因此也存在比较明显的弱点：对于高纬度问题，基于半径和密度的定义成问题。当簇的密度变化太大时，聚类结果较差。当数据量增大时，要求较大的内存支持，I/O消耗也很大。MiniBatchKMeansK均值在算法稳定性、效率和准确率（相对于真实标签的判别）上表现非常好，并且在应对大量数据时依然如此。它的算法时间复杂度上界为O(nkt)，其中n是样本量、k是划分的聚类数、t是迭代次数。当聚类数和迭代次数不变时，K均值的算法消耗时间只跟样本量有关，因此会呈线性增长趋势。但是当面对海量数据时，k均值算法计算速度慢会产生延时，尤其算法被用于做实时性处理时这种弊端尤为明显。针对K均值的这一问题，很多延伸算法出现了，MiniBatchKMeans就是其中一个典型代表。MiniBatchKMeans使用了一个种名为Mini Batch（分批处理）的方法计算数据点之间的距离。Mini Batch的好处是计算过程中不必使用所有的数据样本，而是从不同类别的样本中抽取一部分样本（而非全部样本）作为代表参与聚类算法过程。由于计算样本量少，所以会相应减少运行时间；但另一方面，由于是抽样方法，抽样样本很难完全代表整体样本的全部特征，因此会带来准确度的小幅度下降，但是并不明显。谱聚类在大数据背景下，有很多高纬度数据场景，如电子商务交易数据、web文本数据日益丰富。高维数据聚类时耗时长、聚类结果准确性和稳定性都不尽如人意。因为，在高维数据，基于距离的相似度计算效率极低；特征值过多在所有维度上存在簇的可能性非常低；由于稀疏性和紧邻特性，基于距离的相似度几乎为0，导致高维空间很难出现数据簇。这时我们可以选着使用子空间聚类，或是降维处理。子空间聚类算法是在高维数据空间中对传统聚类算法的一种扩展，其思想是选取与给定簇密切相关的维，然后在对应的子空间进行聚类。比如谱聚类就是一种子空间聚类方法，由于选择相关维的方法以及评估子空间的方法需要自定义，因此这种方法对操作者的要求较高。使用聚类分析中间预处理图像压缩用较少的数据量来表示原有的像素矩阵的过程，这个过程称为图像编码。数据图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的储存空间，这给图像的存储、计算、传输等带来了不便。因此，现在大多数数字网络下的图像都会经过压缩后再做进一步应用，图像压缩的方法之一便是聚类算法。在使用聚类算法做图像压缩时，我们会定义K个颜色数（例如128种颜色），颜色数就是聚类类别的数量；K均值聚类算法会把类似的颜色分别放在K个簇中，然后每个簇使用一种颜色来代替原始颜色，那么结果就是有多少个簇，就生成了多少种颜色构成的图像，由此实现图像压缩。图像分割图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣的目标技术和过程，这是图像处理和分析的关键步骤。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等领域。例如从图像中分割出前景人脸信息，然后做人脸识别。聚类算法是图像分割方法的一种，其实施的关键是通过不同区域间明显不同的图像色彩特征做聚类，聚类数量就是要分割的区域的数量。图像理解在图像理解中，有一种称为基于区域的提取方法。基于区域的提取方法是在图像分割和对象识别的前提下进行的，利用对象模板、场景分类器等，通过识别对象及对象之间的拓扑关系挖掘语义，生成对应的场景语义信息。例如，先以颜色、形状等特征对分割后的图像区域进行聚类，形成少量BLOB；然后通过CMRM模型计算出BLOB与某些关键词共同出现的概率。异常检测异常检测有多种实施方法，其中常用的方法是基于距离的异常检测方法。即使数据集不满足任何特定分布模型，它仍能有效地发现离群点，特别是当空间维度比较高时，算法的效率比基于密度的方法要高得多。算法具体实现时，首先算出数据样本间的距离（如曼哈顿距离、欧氏距离等），然后对数据做预处理后就可以根据距离的定义来检测异常值。例如，可以使用K-means的聚类可以将离中心店最远的类或者不属于任何一个类的数据点提取出来，然后将其定义为异常值。聚类算法的选择：数据为高维数据，那么选取子空间聚类（如谱聚类）数据量在100万条以内，那么使用k均值较好；如果数据量超过100万条，那么可以考虑使用Mini Batch KMeans如果数据中存在噪点，那么可以使用基于密度的DBSCAN如果最求更高的分类准确度，那么选择谱聚类将比K均值准确度更好聚类分析毕业论文答辩