物联网未来发展趋势？

物联网产业链全景梳理：共有四大层面

所谓产业链，是以生产相同或相近产品的企业集合所在产业为单位形成的价值链，是承担着不同的价值创造职能的相互联系的产业围绕核心产业，通过对信息流、物流、资金流的控制，在采购原材料、制成中间产品以及最终产品、通过销售网络把产品送到消费者手中的过程中形成的由供应商、制造商、分销商、零售商、最终用户构成的一个功能链结构模式。

从产业链条来看，物联网的产业链条由上而下可以分为感知层、传输层、平台层和应用层四个层级。

自2018年中美贸易摩擦以来，美国加大了对中国高新技术出口的限制，不断扩大实体清单，影响了中国一些科技主导型企业的发展，这从侧面警示了中国在全球供应链中地位的脆弱性。物联网通过传感器把物理世界与数字世界联系起来，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。其中传感器作为数据采集的源头，已经成为各种应用能力所需的数据来源所在。目前中国国内也涌现出了一些传感器芯片重点生产企业，如：高德红外、西人马、士兰微、敏芯微电子、博通、全志科技、大唐微电子、复旦微电子等。

物联网产业链区域热力地图：企业主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等地区

从区域分布来看，目前我国物联网行业上市公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区。分布在北京和广东的企业数量最多，其中感知层上市企业主要集中在北京，应用层代表上市企业主要集中在广东。

物联网相关企业数量的分布与数字经济的发展情况相关。根据新华三发布的《2021年中国城市数字经济指数蓝皮书》，全国城市数字经济评分排名前十的城市分别为上海、深圳、北京、成都、杭州、广州、无锡、南京、重庆和苏州。根据中国企业数据库企查猫，目前中国物联网企业主要分布在华东和华南及中部的四川等地，特别以广东、江苏等省市为代表。整体来看，数字经济的发展在不断推动物联网的发展。

物联网产业上市公司业绩情况：产业整体毛利率较高

从物联网代表企业的业绩情况来看，物联网产业代表企业的毛利率均值达到36%，行业整体毛利率较高。从单独企业情况来看，行业主要上市公司的业务规模差距明显，毛利率水平也因业务侧重点的不同而呈现出分层差异。上市企业具体的业绩情况如下表所示：

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》

K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。

通常，人们根据样本间的某种距离或者相似性来定义聚类，即把相似的（或距离近的）样本聚为同一类，而把不相似的（或距离远的）样本归在其他类。

所谓聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个可观察属性，使用某种算法将D划分成k个子集，要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低，而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个子集叫做一个簇。

k-means算法是一种很常见的聚类算法，它的基本思想是：通过迭代寻找k个聚类的一种划分方案，使得用这k个聚类的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。

看起来还不错

分析一个公司的客户分类，这样可以对不同的客户使用不同的商业策略，或是电子商务中分析商品相似度，归类商品，从而可以使用一些不同的销售策略，等等。

k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。

聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。

这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

K-Means是最为经典的无监督聚类（Unsupervised Clustering）算法，其主要目的是将n个样本点划分为k个簇，使得相似的样本尽量被分到同一个聚簇。K-Means衡量相似度的计算方法为欧氏距离（Euclid Distance）。

K-Means算法的特点是类别的个数是人为给定的，如果让机器自己去找类别的个数，我们有AP聚类算法。K-Means的一个重要的假设是：数据之间的相似度可以使用欧氏距离度量，如果不能使用欧氏距离度量，要先把数据转换到能用欧氏距离度量，这一点很重要。（注：可以使用欧氏距离度量的意思就是欧氏距离越小，两个数据相似度越高）

算法

伪代码：

function K-Means(输入数据，中心点个数K)

获取输入数据的维度Dim和个数N

随机生成K个Dim维的点，或随机选k个样本中的点

while(算法未收敛)

对N个点：计算每个点属于哪一类。

将模式识别方法与图像处理技术相结合,掌握利用K均值聚类算法进行图像实验仪器设备及软件HPD538、MATLAB、WIT实验原理K均值聚类法分为如下几个步骤:域内的样木数为该点密度,选密度最大点为第一初始聚类中心。在离开第一点规定距离范围外确定次大密度点,以避免初始聚类中心聚集。从K-1个聚类划分的解中产生K个聚类划分的初始聚类中心。先把全部更新聚类屮心。然后取下一样本,重复 *** 作,直至所有样本归入相应类屮。三、判断聚类是否合理采用课差平方和准则函数判断聚类是否合理,不合理则修改分类。循环进行实验步骤

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