什么是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小

损失函数是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。

数据预处理的主要方法有哪些：

1、墓于粗糙集RoughSet理论的约简方法粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具写作猫。目前受到了KDD的广泛重视，利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。

2、我们所处理的数据一般存在信息的含糊性Vagueness问题。含糊性有三种：术语的模糊性，如高矮。数据的不确定性，如噪声引起的，知识自身的不确定性，如规则的前后件间的依赖关系并不是完全可靠的。

3、基于统计分析的属性选取方法我们可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取，比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等。

数据库基础分析为什么要进行预处理数据收藏做数据预处理很重要，但是如何做好数据预处理似乎是件更困难的事。

当今现实世界的数据库极易受噪声，丢失数据和不一致数据的侵扰，因为数据库太大，常常多达数千兆字节，甚至更多，并且多半来自多个异构数据源。

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文件格式作用

有些文件格式被设计用于存储特殊的数据，例如：图像文件中的JPEG文件格式仅用于存储静态的图像，而GIF既可以存储静态图像，也可以存储简单动画；Quicktime格式则可以存储多种不同的媒体类型。

文本类的文件有：text文件一般仅存储简单没有格式的ASCII或Unicode的文本；HTML文件则可以存储带有格式的文本；PDF格式则可以存储内容丰富的，图文并茂的文本。

同一个文件格式，用不同的程序处理可能产生截然不同的结果。例如Word文件，用MicrosoftWord观看的时候，可以看到文本的内容，而以无格式方式在音乐播放软件中播放，产生的则是噪声。一种文件格式对某些软件会产生有意义的结果，对另一些软件来看，就像是毫无用途的数字垃圾。

参考资料来源：百度百科—文件格式

《数据挖掘》实验指导书

2011年3月1日

长沙学院信息与计算科学系

前言

随着数据库技术的发展，特别是数据仓库以及Web 等新型数据源的日益普及，形成了数据丰富，知识缺乏的严重局面。针对如何有效地利用这些海量的数据信息的挑战，数据挖掘技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘技术使数据处理技术进入了一个更高级的阶段，是对未来人类产生重大影响的十大新兴技术之一。因此加强数据挖掘领域的理论与实践学习也已成为专业学生的必修内容。

本实验指导书通过大量的实例，循序渐进地引导学生做好各章的实验。根据实验教学大纲，我们编排了五个实验，每个实验又分了五部分内容：实验目的、实验内容、实验步骤、实验报告要求、注意事项。在实验之前，由教师对实验作一定的讲解后，让学生明确实验目的，并对实验作好预习工作。在实验中，学生根据实验指导中的内容进行验证与总结，然后再去完成实验步骤中安排的任务。实验完成后，学生按要求完成实验报告。整个教学和实验中，我们强调学生切实培养动手实践能力，掌握数据挖掘的基本方法。

实验一 K-Means聚类算法实现

一、实验目的

通过分析K-Means 聚类算法的聚类原理，利用Vc 编程工具编程实现K-Means 聚类算法，并通过对样本数据的聚类过程，加深对该聚类算法的理解与应用过程。 实验类型：验证 计划课间：4学时

二、实验内容

1、分析K-Means 聚类算法； 2、分析距离计算方法； 3、分析聚类的评价准则；

4、编程完成K-Means 聚类算法，并基于相关实验数据实现聚类过程；

三、实验方法

1、K-means 聚类算法原理

K-means聚类算法以k 为参数，把n 个对象分为k 个簇，以使簇内的具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。 算法描述：

输入：簇的数目k 和包含n 个对象的数据库

输出：使平方误差准则最小的k 个簇 过程：

任选k 个对象作为初始的簇中心； Repeat

for j=1 to n DO

根据簇中对象的平均值，将每个对象赋给最类似的簇 for i=1 to k DO 更新簇的平均值 计算E

Unitl E不再发生变化 按簇输出相应的对象

2、聚类评价准则： E 的计算为：E =

∑∑|x -x

i =1x ∈C i

k

i

|2

四、实验步骤 41 实验数据

P192：15

42初始簇中心的选择 选择k 个样本作为簇中心 For (i=0;i

For (j=0;j

ClusterCenter[i][j]=DataBase[i][j]

43 数据对象的重新分配

Sim=某一较大数；ClusterNo=-1;

For (i=0;i

If (Distance(DataBase[j],ClusterCenter[i])

ClusterNo=i;}

ObjectCluster[j]=ClusterNo;

44 簇的更新

For (i=0;i

{Temp=0;Num=0; For (j=0;j

If (ObjectCluster[j]==i){Num++; Temp+=DataBase[j];} If (ClusterCenter[i]!=Temp) HasChanged=TRUE; ClusterCenter[i]=Temp; }

45 结果的输出 For (i=0;i

Printf(“输出第%d个簇的对象:”，i); For (j=0;j

If (ObjectCluster[j]==i) printf(“%d ”,j); Printf(“\n”);

Printf(“\t\t\t 簇平均值为(%d,%d)\n”, ClusterCenter[i][0], ClusterCenter[i][1]); }

五、注意事项 1、距离函数的选择 2、评价函数的计算

实验二 DBSCAN算法实现

一、实验目的

要求掌握DBSCAN 算法的聚类原理、了解DBSCAN 算法的执行过程。在此基础上，利用DBSCAN 算法对给定样本数据实现聚类过程。

实验类型：综合 计划课间：4学时

二、实验内容

1、了解DBSCAN 算法的聚类原理； 2、了解DBSCAN 算法的执行过程； 3、编程实现DBSCAN 算法； 4、对给定样本数据实现聚类过程

三、实验方法

31、DBSCAN 算法的基本概念

● 对象的ε-邻域：给定对象在半径ε内的区域；

● 核心对象：若一个对象ε-邻域至少包含最小数目MinPts 个对象，则称该对

象为核心对象；

● 直接密度可达：给定一个对象集合D ，若p 是在q 的ε-邻域内，而q 是一个核

心对象，则称对象p 从对象q 出发是直接密度可达的；

● 密度可达：若存在一个对象链p1,p2, „,pn,p1=q,pn=p,对pi ∈D,pi+1是从pi

关于ε和MinPts 直接密度可达的，则称对象p 是从对象q 关于ε和MinPts 是密度可达的；

● 密度相连：若对象集合D 中存在一个对象o ，使得对象p 和q 是从o 关于ε和

MinPts 是密度可达的，则对象p 和q 是关于ε和MinPts 密度相连的； ● 噪声：一个基于密度的簇是基于密度可达性的最大的密度相连对象的集合，

不包含在任何簇中的对象被认为是噪声

32、实现的基本思想

通过检查数据集中每个对象的ε-邻域来寻找聚类。如一个点p 的ε-邻域包含多于MinPts 个对象，则创建一个p 作为核心对象的新簇。然后，DBSCAN 寻找从这些核心对象直接密度可达的对象，这个过程可能涉及一些密度可达簇的合并，当没有新的点可以被添加到任何簇时，聚类过程结束。

33 算法描述

输入：包含n 个对象的数据库，半径，最小数目MinPts; 输出：所有生成的簇，达到密度要求 过程： Repeat

从数据库中抽取一个未处理的点；

IF 抽出的点是核心点 THEN 找出所有从该店密度可达的对象，形成一个簇； ELSE 抽出的点是边缘点(非核心对象) ，跳出本次循环，寻找下一点； Until 所有点都被处理

四、实验步骤 41 数据结构的分析 Struct List

{Int data[TOTALPOINT]; Int head=0; Int tail=-1;} List ClusterList; Struct Node

{ int Attribute1; int Attribute2} Node DataBase[TOTALPOINT];

Boolean Neighbor[TOTALPOINT][TOTALPOINT]; Int ClusterNo[TOTALPOINT];

42 实验数据 P186 表5-8

43 计算临近

For (i=0;i

For (j=0;j

If (dist(DataBase[i],DataBase[i])

44 聚类划分 CurrentClusterNO=0; For (i=0;i

NeighborPointsNum=0;

for (j=0;j

if (Neighbor[i][j]==true)NeighborPointsNum++; if (NeighborPointsNum)>=MinPts {

// 记录邻居中已被划分的簇号 ClusterListtail=-1; ClusterListhead=0; For (j=0;j

If (Neighbor[i][j]==true) &&(ClusterNo[j]>0)

Then {ClusterListtail++;

ClusterListdata[tail]=ClusterNo[j]} // 当前核心对象的邻居对象划分为一簇 For (j=0;j

ClusterNo[j]=CurrentClusterNO;

// 将多个簇合并

While ClusterListhead

If (ClusterNo[j]==ClusterListdata[head]) ClusterNo[j]=CurrentClusterNO;

ClusterListhead++; } } }

45 聚类结果输出

For (i=-1;i

Printf(“\n输出第%d簇的对象：”,i); For (j=0;j

If (ClusterNo[j]=i) printf(“%d\t”,j); }

五、注意事项 51 噪声数据的处理

52 已划分的类存在直接密度可达时的相关类数据的合并

实验三 ID3算法实现

一、实验目的

通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。 实验类型：验证 计划课间：4学时

二、实验内容

1、分析决策树算法的实现流程；

2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程； 3、根据算法描述编程实现算法，调试运行； 4、对课后P161的第10题进行验算，得到分析结果。

三、实验方法

算法描述：

以代表训练样本的单个结点开始建树；

若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记；

否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性； 对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本； 算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树 递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止： 给定结点的所有样本属于同一类；

没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行

四、实验步骤

1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述： Struct

{int Attrib_Col; // 当前节点对应属性 int Value; // 对应边值 Tree_Node Left_Node; // 子树

Tree_Node Right_Node // 同层其他节点 Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点 int ClassNo; // 对应分类标号 }Tree_Node;

2、整体算法流程 主程序：

InputData();

T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib); OutputRule(T); 释放内存; 3、相关子函数： 31、 InputData()

{

输入属性集大小Num_Attrib; 输入样本数Num_Record;

分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib];

输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]； 获取类别数C(从最后一列中得到); }

32、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib)

{

Int Class_Distribute[C];

If (Record_No==0) { return Null }

N=new tree_node();

计算Data 中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0;

For (i=0;i

If (Data[0][i]>=0) Temp_Num_Attrib++; If Temp_Num_Attrib==0 {

N->ClassNo=最多的类； N->IsLeaf=TRUE;

N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL; Return N;

}

If Class_Distribute中仅一类的分布大于0 {

N->ClassNo=该类； N->IsLeaf=TRUE;

N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL; Return N; }

InforGain=0;CurrentCol=-1;

For i=0;i

TempGain=Compute_InforGain(Data,Record_No,I,Num_Attrib); If (InforGain

{ InforGain=TempGain; CurrentCol=I;} }

N->Attrib_Col=CurrentCol;

//记录CurrentCol 所对应的不同值放入DiferentValue[]； I=0;Value_No=-1; While i

For (k=0;k

if (DiferentValu[k]=Data[i][CurrentCol]) flag=true; if (flag==false)

{Value_No++;DiferentValue[Value_No]=Data[i][CurrentCol] } I++; }

SubData=以Data 大小申请内存空间； For (i=0;i

k=-1;

for (j=0;j

if (Data[j][CurrentCol]==DiferentValu[i]) {k=k++;

For(int i1=0;i1

If (i1CurrentCol)SubData[k][i1]=Data[j][i1]; Else SubData[k][i1]=-1; }

N->Attrib_Col=CurrentCol; N->Value=DiferentValu[i]; N->Isleaf=false; N->ClassNo=0;

N->Left_Node=Build_ID3(SubData,k+1, Num_Attrib); N->Right_Node=new Tree_Node; N=N->Right_Node; } }

33、计算信息增益

Compute_InforGain(Data,Record_No, Col_No, Num_Attrib)

Int DifferentValue[MaxDifferentValue]; Int Total_DifferentValue;

Int s[ClassNo][MaxDifferentValue];

s=0;// 数组清0;

Total_DifferentValue=-1; For (i=0;i

J=GetPosition(DifferentValue,

Total_DifferentValue,Data[i][Col_no]); If (j

DifferentValue[Total_DifferentValue]=Data[i][Col_no]; J=Total_DifferentValue;}

S[Data[i][Num_Attrib-1]][j]++; }

Total_I=0;

For (i=0;i

Sum=0;

For(j=0;j

For (i=0;i

{ temp=0;sj=0; //sj是数据子集中属于类j 的样本个数； For (j=0;j

For (j=0;j

EA+=sj/Record_NoCompute_PI(s[j][i]/sj); }

Return total_I-EA; }

34、得到某数字在数组中的位置 GetPosition(Data, DataSize,Value) {

For (i=0;i

35、计算PiLogPi

Float Compute_PI(float pi) {

If pi=1 then return 0; Return 0-pilog2(pi); }

五、实验报告要求

1、用C 语言实现上述相关算法。

2、实验 *** 作步骤和实验结果，实验中出现的问题和解决方法。

六、注意事项

1、信息增益的计算；

2、选择相关字段后根据相关字段的取值对数据集合进行划分。 3、决策树构建的终止条件

实验四 贝叶斯算法实现

一、实验目的

通过对贝叶斯算法的编程实现，加深对贝叶斯算法的理解，同时利用贝叶斯算法对简单应用实现预测分类 实验类型：验证 计划课间：4学时

二、实验内容

1、分析贝叶斯算法； 2、计算条件概率； 3、预测精度的计算与评估；

4、编程实现贝叶斯分类算法，并对简单应用样本数据实现预测分类

三、实验方法

1、 实现贝叶斯算法

2、 利用实验数据对贝叶斯算法进行检测 3、 求解精确度计算 4、 调试程序

5、 完成整个分类与评估的过程

四、实验步骤

41 算法过程描述：

1）输入训练数据，将数据保存在DataBase 二维数组中(数组的最后一个属性对应类别标号) 2）设定训练数据集与测试数据集大小(指定从数组下标0开始到TrainSetSize-1所对应的数据为训练数据，其余为测试数据) ；

3）计算训练数据集数据中各属性在各类中的概率分布情况； 4）利用测试数据计算贝叶斯算法的分类精度； 5）输出分类结果； 42 数据处理

B、对数据中的枚举类型数据进行转换以便于数据处理：

43 计算训练数据集数据中各属性在各类中的概率分布情况如图3-1所示 44 利用测试数据计算贝叶斯算法的分类精度如图3-2所示

图3-1 训练数据集各属性的概率分布计算

图3-2 贝叶斯算法的分类精度计算

45 输出分类结果

For (i=0;i

For (j=0;j

printf(“\n\nTotal Correct is%d”,TotalCorrect);

五、注意事项

注意单个样例数据的概率计算与各字段的概率计算的关系

实验五 Apriori算法实现

一、实验目的

1、掌握Apriori 算法对于关联规则挖掘中频繁集的产生以及关联规则集合的产生过程； 2、根据算法描述编程实现算法，调试运行。并结合相关实验数据进行应用，得到分析结果。 数据和删除数据的 *** 作。 实验类型：验证 计划课间：2学时

二、实验内容

1、频繁项集的生成与Apriori 算法实现；

2、关联规则的生成过程与Rule-generate 算法实现； 3、结合样例对算法进行分析；

三、实验步骤

编写程序完成下列算法： 1、Apriori 算法

输入： 数据集D ；最小支持数minsup_count； 输出： 频繁项目集L L1={large 1-itemsets} For (k=2; Lk-1≠Φ; k++)

Ck=apriori-gen (Lk-1); // Ck是k 个元素的候选集 For all transactions t∈D do

begin Ct=subset(Ck,t); //Ct是所有t 包含的候选集元素 for all candidates c ∈Ct do ccount++; end

Lk={c ∈Ck| ccount ≧ minsup_count } End L=∪Lk;

2、apriori-gen (Lk-1) 候选集产生算法 输入： (k-1)-频繁项目集Lk-1 输出： k-频繁项目集Ck

For all itemset p∈Lk-1 do For all itemset q∈Lk-1 do

If pitem1=qitem1, pitem2=qitem2, …,pitemk-2=qitemk-2, pitemk-1

if has_infrequent_subset(c, Lk-1) then delete c else add c to Ck End Return Ck

3、has_infrequent_subset(c, Lk-1) 功能：判断候选集的元素

输入： 一个k-频繁项目集Lk-1 ，(k-1)-频繁项目集Lk-1 输出：c 是否从候选集中删除的布尔判断 For all (k-1)-subsets of c do If Not(S∈Lk-1) THEN return TRUE; Return FALSE;

4、Rule-generate(L,minconf) 输入：频繁项目集；最小信任度 输出：强关联规则 算法：

FOR each frequent itemset lk in L generules(lk,lk);

5、Genrules 递归算法：

Genrules(lk:frequent k-itemset, xm:frequent m-itemset) X={(m-1)-itemsets xm-1 | xm-1 in xm}; For each xm-1 in X

BEGIN conf=support(lk)/support(xm-1); IF (conf≧minconf) THEN

长沙学院信息与计算科学系 数据挖掘实验指导书

BEGIN

输出规则:xm-1->(lk-xm-1),support,confidence;

IF (m-1)>1) THEN genrules(lk,xm-1);

END;

END;

结合相关样例数据对算法进行调试，并根据相关实验结果对数据进行分析，

四、实验报告要求

1、用C 语言实现上述相关算法。

2、实验 *** 作步骤和实验结果，实验中出现的问题和解决方法。

五、注意事项

1、集合的表示及相关 *** 作的实现；

2、项目集的数据结构描述；

第21页

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析

(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

CadnaA（计算机辅助噪声控制）是一款优秀的环境噪声计算、评估和预测软件。当您想研究工厂，或者商业区，或者是一条新的公路或者铁路，甚至是整个城镇和居民区的噪声分布时，CadnaA是专门为此而设计开发的。

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数据发展挑战： 目前数据发展依存诸挑战包括七面挑战：业务部门没清晰数据需求导致数据资产逐渐流失;内部数据孤岛严重导致数据价值能充挖掘;数据用性低数据质量差导致数据利用;数据相关管理技

机器习见数据预处理：原始数据存几问题：致;重复;含噪声;维度高

11 数据挖掘使用数据原则

尽能赋予属性名属性值明确含义; 除惟属性; 除重复性; 合理选择关联字段

12 见数据预处理

数据清洗：数据清洗目要消除错误、冗余数据噪音要能按同、兼容规则所各种数据集致起 数据集：数据源数据合并并存放致数据存储(数据仓库)些数据源能包括数据库、数据立体或般文件

数据变换：找数据特征表示用维度变换减少效变量数目或找数据变式包括规格化、规约、切换投影等 *** 作 数据规约：发现任务数据本身内容理解基础寻找依赖于发现目标表达数据用特征缩减数据模型尽能保持数据原貌前提限度精简数据量主要两途径：属性选择数据抽别针数据库属性记录

二、数据清洗

21 缺失值处理两种

删除根据数据处理同角度删除4种：

(1)删除观测本 (2)删除变量：某变量缺失值较且研究目标影响整变量整体删除 (3)使用完整原始数据析：数据存较缺失其原始数据完整使用原始数据替代现数据进行析; (4)改变权重：删除缺失数据改变数据结构通完整数据按照同权重进行加工降低删除数据带偏差

插补：条件允许情况找缺失值替代值进行插补尽能原真实数据更见均值插补、归插补、二阶插补、热平台、冷平台等单变量插补

(1)均值通计算缺失值所变量所非缺失观测值均值使用均值代替缺失值插补 (2)均值能利用相关变量信息存定偏差归模型需要插补变量作变量其相关变量作自变量通建立归模型预测变量值缺失变量进行插补 (3)热平台插补指非缺失数据集找与缺失值所本相似本(匹配本)利用其观测值缺失值进行插补 (4)实际 *** 作尤其变量数量通难找与需要插补本完全相同本按照某些变量数据层层缺失值使用均值插补即采取冷平台插补

22 噪声数据处理

噪声测量变量随机错误偏差包括错误值或偏离期望孤立点值

噪声检查比较见：

(1)通寻找数据集与其观测值及均值差距点作异 (2)聚类检测类似取值组织群或簇落簇集合外值视离群点 进行噪声检查通采用箱、聚类、归、计算机检查工检查结合等光滑数据掉数据噪声

箱：箱种简单用预处理通考察相邻数据确定终值所谓箱实际按照属性值划区间属性值处于某区间范围内称该属性值放进区间所代表箱内待处理数据(某列属性值)按照定规则放进些箱考察每箱数据采用某种别各箱数据进行处理采用箱技术需要确定两主要问题：何箱及何每箱数据进行平滑处理

221 箱：4种：等深箱、等宽箱、熵用户自定义区间

等深箱(统权重)：数据集按记录行数箱每箱具相同记录数每箱记录数称箱深度简单种箱

设定权重(箱深度)4箱

箱1：800 1000 1200 1500

箱2：1500 1800 2000 2300

箱3：2500 2800 3000 3500

箱4：4000 4500 4800 5000

等宽箱(统区间)：使数据集整属性值区间平均布即每箱区间范围量称箱宽度

设定区间范围(箱宽度)1000元民币箱

箱1：800 1000 1200 1500 1500 1800

箱2：2000 2300 2500 2800 3000

箱3：3500 4000 4500

箱4：4800 5000

用户自定义区间：用户根据需要自定义区间用户明确希望观察某些区间范围内数据布使用种便帮助用户达目

客户收入划1000元、1000~2000、2000~3000、3000~40004000元几组箱

箱1：800

箱2：1000 1200 1500 1500 1800 2000

箱3：2300 2500 2800 3000

箱4：3500 4000

箱5：4500 4800 5000

222 数据平滑

按平均值平滑 ：同箱值数据求平均值用平均值替代该箱所数据 按边界值平滑：用距离较边界值替代箱每数据 按值平滑：取箱值用替代箱所数据

三、数据集

数据集两主要问题：

(1)何数据集进行匹配数据库属性与另数据库属性匹配必须注意数据结构; (2)数据冗余两数据集两命名同实际数据相同属性其属性冗余

四、数据变换

数据变换策略主要包括几种：

光滑：掉噪声; 属性构造：由给定属性构造新属性并添加数据集例通销售额本构造利润需要相应属性数据进行简单变换即 聚集：数据进行汇总比通销售数据计算月销售数据; 规范化：数据单按比例缩放比数据标准化处理; 离散化：定量数据向定性数据转化比系列连续数据用标签进行替换(0,1);

五、数据归约

数据归约通用维归约、数值归约实现维归约指通减少属性式压缩数据量通移除相关属性提高模型效率见维归约：类树、随机森林通类效影响筛选属性;波变换、主析通原数据变换或投影较空间降低维数

噪声污染防治总结工作方案1

在县委、县政府的正确领导下，环保工作紧紧围绕全县“六化”建设的总体部署，以优化经济发展、改善环境质量为主线，以创建省级环保模范城为龙头，狠抓环境整治、污染减排、生态保护和环境监管，圆满完成了各项工作任务，取得显著成效。

一、主要污染物减排扎实推进。组织完成污染源普查动态更新调查，建立污染源排放数据库，为“十二五”减排基数奠定基础。落实结构、工程、管理减排三大措施，推行减排督查预警，淘汰落后企业2个，完成减排重点项目3个，焦化、电力企业进行了脱硫改造，污水处理厂达标运行，全年共削减二氧化硫191吨、化学需氧量605吨，分别比“十一五”末减少18和5;削减氨氮74吨，减少29，氮氧化物增加95吨，上升13，比市控制指标少27;削减烟尘4237吨，粉尘

2930吨，分别减少16和247，“十二五”减排攻坚首战告捷。

二、环境综合整治污染防治效果明显。大力实施蓝天碧水工程，持续推进城镇环境设施建设，加强大气污染联防联控，新增集中供热面积20万平方米，增加污水收集管网3000米，完县城垃圾无害化处理工程，拆除集中供热区域烟囱锅炉100余台根，关停工业窑炉6座，治理餐饮业油烟污染40家，烟控区覆盖率达100，县城空气质量二级以上天数超过360天，一级天数比去年增加121天。开展沁河水环境整治，封堵沿河排污口10个，取缔违法采砂5家，清理疏浚河道120公里，沁河水质稳定保持地表水ⅲ类标准，孔家坡、龙头考核断面水质有6个月份达ⅱ类标准。加强饮用水源地保护，设立集中饮用水源地标志3处，搬迁污染企业3家，饮用水源地水质达标率100。噪声、固废、危废和辐射等污染防治也稳步推进，在县城安装2套环境噪声自动监测屏，严格公路、建筑施工、商业噪声管理，开展市容环境和城乡结合部卫生整治，推动建筑扬尘污染防治，城乡环境质量明显改善。

三、环境保护优化经济发展作用逐步强化。编制了县“十二五”环境保护规划，积极谋划“十二五”环保工作。严格环境影响评价，强力支持项目建设，完成全县62个重点项目的环评审批，尤其对太岳山风电、沁河源生态农业、安居保障房等有利于结构调整的项目和民生工程，开辟绿色通道，简化程序手续，加快审批速度，提供便捷服务。共报批环评文件99

个，环评执行率100，完成“三同时”验收6家，执行率100，加强工程建设领域环保专项整治。拒批不符合产业政策、环保要求的项目9个，强制推行清洁生产审核4家，为重大项目腾出了环境容量，有效遏制了“两高一资”项目的过快增长，推进了产业结构调整升级。

四、环境执法监管力度加大。坚持环保为民，开展各类专项执法检查活动和专项行动，重点整治危害人民群众健康的突出环境问题，保持了打击环境违法行为的高压态势。加强日常监管，保证重点污染源环保设施、在线监控的正常运行，核发重点企业排污许可证12个。查处违法建设项目17个，关停小砖厂、石灰窑等土小企业11个，限期停产整改8家，立案查处3起，行政处罚2万元，征收排污费2654万元。生态监察试点工作不断巩固，企业自我监督机制逐步健全，有4个企业建立了环境监督员制度。强化环境安全监管，加强风险防范，完善应急预案，对铝矾土开采、沿河化工企业、饮用水源地等环境安全隐患进行排查，受理办结信访举报4件，妥善处置环境突发事件

2起，环境风险得到有效控制，保障了辖区生态环境安全。

五、农村环境和生态保护不断提升。推动环保工作向农村延伸，新建垃圾处理收集点260个，建成乡镇污水处理站1座，严格农作物秸秆禁烧管理，加强畜禽养殖业污染防治，减少农业面源污染。落实

“以奖促治、以奖代补”政策，争取环保项目资金2200万元，启动沁河镇、李元镇20个村农村环境连片整治工作。加强矿山开采生态恢复治理工作，80的矿山企业编制了生态恢复治理方案，推行生态恢复保证金制度，矿山开采生态恢复治理有序开展，生态保护得到进一步加强。

六、生态示范创建活动成绩斐然。全面深化创模、生态、绿色三大系列创建。以“守望原生态、呵护沁河源”为主题，深入开展创建省级环保模范城活动，实施创模“九大工程”，极大改善了人居环境，提高了城市品位和综合竞争力。于12月20号通过省政府验收，荣获“省级环保模范城”称号。广泛开展环境优美乡镇和生态村创建，新命名省级示范村2

个。全面开展绿色机关、绿色学校、绿色企业、绿色社区的评比，申报省级绿色企业4家、验收市级绿色学校2所，形成了共建共享生态文明的良好局面。

七、环保宣传教育声势空前。以创模为契机，构建宣传环保工作、普及环保知识、弘扬生态文化的全方位立体式大宣教格局。举办了“65”共建生态文明、共享绿色未来、低碳出行活动，举办创模展、知识竞赛;沁源时讯和电视台开辟创模专题专栏，利用出租车、手机短信、电子屏等媒介进行创模宣传;在县城主要街道、公路干线制作大型公益广告牌、宣传牌100多个，编印创模宣传手册、公民环保行为规范30000册、环保挂图1000份、发放环保袋10000个、制作环境文化墙5处;开展创模“十进”、环保志愿者等群众性环保公益活动。通过形式多样丰富多彩的宣传教育，营造了浓厚的创模氛围，全社会环保意识有大幅提高。

八、环保队伍建设切实增强。加强环境监测、监察、应急和信息标准化建设，投资60余万元，更新执法装备、监测仪器、应急设备，环境监察能力达国家新二级标准，环境监测能力通过省级d级资格认证。实现省市县污染源自动在线监控系统联网，环境信息化水平有所提高。引深环保为民创先争优活动，开展正风肃纪创优环境纪律整顿，创建“五型机关”，打造“五型环保”，机关作风纪律、工作效能和人员整体素质有较大提高。认真落实党风廉政建设责任制，建立预防与惩戒腐败体系，实行“两务”公开，推进依法行政，政风行风评议名列前茅，被表彰为“优质服务窗口”，为环保事业发展提供了有力的组织保证。

在肯定成绩的同时，我们也应清醒认识到我们面临的环境问题依然突出，环保形势十分严峻。工作中还存在许多问题和不足，污染减排任务艰巨，压力增加;环境违法现象时有发生，环境风险加大;农村环保基础薄弱，生态保护系统脆弱，环保力量不足，监管能力滞后，机关作风亟待改进。我们必须增强忧患意识，推动环境保护实现更大发展。

噪声污染防治总结工作方案2

环保部日前发布中国环境噪声污染防治报告2016，披露了全国城市声环境现状以及噪声防治工作的总体情况。

全国城市声监测夜间1/4不达标

报告显示，2015年，全国共有308个地级及以上城市开展了功能区声环境质量监测;昼间总点次达标率为924，夜间为743。31个省会城市情况也不乐观，昼间总点次达标率为877，夜间为618，交通干线两侧区域声污染相当严重。

从质量监测看，2015年，全国有321个地级及以上城市开展了昼间区域声环境质量监测，平均值为541分贝，达到一级的城市13个、二级220个、三级84个，省会城市总体处于二级、三级水平。324个地级及以上城市开展了昼间道路交通声环境质量监测，平均值为670分贝。

全国最“吵”的地方，并非京沪等特大城市，而是以均值589分贝位列第一的贵阳，哈尔滨紧随其后。对此，中国环境监测总站研究员温香彩表示，长期调研跟踪显示，哈尔滨噪声强度大跟生活习惯相关，而贵阳则是由于最近几年工地较多。

噪声投诉占环境投诉总量1/3

2011年3月，世卫组织一份报告首次给噪声污染“定罪”。根据世卫组织对欧洲国家的流行病学研究，噪声污染已成为空气污染之后影响人体健康的环境因素。过度暴露在噪声污染中，不仅会严重影响心理健康，也会增加患心脏病等疾病的风险。此外，噪音对建筑物和机械设备的影响也不容忽视。

也正因此，噪声成为环境污染投诉高发区。年度报告显示，2015年，全国共收到环境噪声投诉354万件，占环境投诉总量的353。其中，工业企业噪声类占169，建筑施工噪声类占501，社会生活噪声类占210，交通噪声类占120。按照全国经济区域划分，东部地区噪声投诉量占全国593，西部、中部和东北地区分别为117、222和68。

尽管投诉比例居高不下，但问题的解决却十分不易。温香彩介绍，与大气、水、土壤等环境要素的污染都不同，噪声污染瞬时性、局部性、分散性很强，所以即使接到群众举报，有时很难取证，投诉经常不了了之;或者当时解决了，之后又会继续。也因此，对于噪声污染，目前的状况是“民不告，官不究”。

与此同时，一组数据令人忧心。2015年，环保部审批建设项目环评159个，其中131个对环境产生不同程度噪声影响。2015年，全国老工业环境污染治理施工项目和竣工项目总数分别为7203个和5652个，其中噪声治理施工项目和竣工项目仅分别占项目总数的12和13。全国施工项目本年完成投资合计77370亿元，其中噪声治理投资总计为279亿元，虽然较上年增加1536，总额却少得可怜。同期，全国噪声与振动污染防治行业总产值为119亿元左右，其中噪声控制工程与装备为57亿元，技术服务收入10亿元，与上年相比有较大幅度下降。

各地治理效果尚不显著

噪声污染作为环境污染的一种，最近几年受关注度有了一定提高，但与水、气、土壤污染相比，受重视程度还远远偏低。有专家认为，城市噪声在某种程度上来说，已经成为环境改善的短板。

其实，从国家到地方都为此做出了努力。2015年，国家、地方新颁布了9部环境噪声相关标准规范，涉及风力发电机组、三轮汽车和低速货车等产品的噪声测量方法、地铁车辆段、停车场区域建设敏感建筑物项目环境噪声与振动控制规范等。2015年，地方政府制定了8部环境噪声污染防治相关规章文件，各级行政主管部门发布了21部环境噪声污染防治相关文件，内容涉及城市声环境功能区划分与调整、绿色护考、噪声污染防治管理与专项整治等工作。同时，国家相关部门和各级地方政府还开展了功能区划调整、新生产机动车型噪声型式检验、绿色护考、达标区创建等工作，为改善声环境质量提供了保障。

“噪声违法是典型的违法成本低。”温香彩说，由于调查取证难、部门交叉管理、处罚主体不明，常常造成执法的缺位和错位。对此，专家呼吁有关部门应与公众共同重视噪声污染防治，“以道路交通噪声污染为例，最近几年车越来越多、噪声越来越大，城市规划往往忽视了噪声污染防治问题，路修到哪儿、房子盖到哪儿，忽略了噪声对居住环境及健康的影响”。

温香彩说，令人欣慰的是，目前国内一些地区已开始探索一些先进的防治模式。报告显示，2015年，上海市建立起约700平方公里的外环区域城市噪声地图和数据库，其中包括2689个道路要素、647万个建筑要素，通过该系统可以实现地理信息、声源信息及噪声数据信息的显示和查询，为城市环境噪声管理提供有力手段。

噪声污染防治总结工作方案3

省环保厅

按照你厅关于报送20年度环境噪声污染防治 工作总结 的通知川环函[20]342号要求，现将我市20年环境噪声污染防治相关情况报告如下

一、环境噪声现状

20年，我市区域环境噪声全年平均等效声级为532分贝比20年下降1分贝，一类区昼间达标率667，二类区昼间达标率921，三类区昼间达标率667，四类区昼间达标率75，全市昼间达标率838。城市功能区全年平均等效声级559分贝，比20年上升02分贝。全市交通噪声平均等效声级为661分贝，声环境质量等级为一级好。

20年，接到噪声投诉368件，其中工业噪声投诉201件，社会生活噪声投诉117件，施工噪声投诉50件，信访件办结率达100。

二、主要工作情况

20年，我市继续实施宁静行动，以交通噪声、建筑施工噪声污染防治为重点，强化执法监督，加强处罚力度，加大噪声污染治理，开展各项噪声执法专项行动，切实改善声环境质量。

一是扎实开展交通噪声污染防治。实行城区通行证管理制度，禁止大型车辆和小型货运车辆在交通高峰期部分路段通行，加强城区限行、限速管理，降低交通噪声污染。完成交通标志29块，交通标线15424平方米;已调整交通信号，围城路实行单项循环。严格实施对现有禁鸣街区的管理，设置禁鸣路段1条。集中开展交通噪声整治专项行动11次，开展禁鸣统一集中行动4次，查处不按规定使用喇叭交通违法行为940人次，其中警告451人次，查处机动车乱停乱放交通违法行为5370起。

二是扎实开展建筑施工噪声污染控制。继续推广使用低噪声机具和工艺。在城市规划区范围内全面禁止采用现场搅拌混凝土等产生高噪声的施工作业。开展建筑工地使用低噪声设备检查5次，检查工地85个;开展建筑工地噪声专项行动10次，查处夜间施工、通宵施工等噪声扰民问题50件，查处率100;集中开展了工业企业噪声整治专项行动2次。全面完善了投诉处理机制，加强一般工程建设项目夜间施工噪声污染控制，夜间施工审批率达100。

三是扎实开展社会生活噪声污染治理。开展营业性文化娱乐场所噪声污染专项治理行动15次，检查了291余家娱乐文化场所，对20余家大型文化娱乐场所进行了专业噪声检测，对存在轻微问题的28家娱乐场所进行了口头警告，限期整改5家。开展商业活动噪声污染防治，对坝坝舞场所及音响使用进行了规范，对临街商家、夜市、餐饮店铺、流动摊贩占道经营行为进行巡查，查处各类商业使用高音喇叭、音响的行为，今年开展商业噪声专项检查2次，处理商业噪声扰民23件。在近期夜市摊点专项行动中，检查了294余家夜宵摊点，处理夜市方面的噪声投诉62件。开展社会生活噪声专项行动4次，处理社区生活噪声扰民问题32件。开展社会生活噪声污染专项宣传18次。

四是扎实开展工业企业噪声污染防治。开展了工业企业专项执法检查3次，处理工业企业噪声污染的投诉201起，检查了61家工业企业，监测企业18户。

五是扎实开展“两考”禁噪。以城区建筑施工工地、校园周边、居民密集区、临街商住、夜宵摊点及文化娱乐场所等为重点，定时、定人、定责，集中开展专项治理行动2次，共检查娱乐场所80余家、施工工地15处、夜宵摊点100余家，发放宣传资料150余份。

六是加强宁静行动宣传。通过电视台、网络、报考等载体对宁静和利废相关工作进行宣传，发放宁静、利废相关宣传资料10万余份。

三、工作成效及经验

经过各部门的共同努力，我市的区域环境噪声和道路交通噪声均低于20年水平，成效较为明显。

主要经验一是坚持有诉必查，发现问题及时督促整改;二是坚持重点排查，督促企业限期治理;三是强化部门协作，加大联合执法力度。

四、问题及建议

1部分商家经营者对噪声污染影响认识不够，现场管理不到位，还需要进一步加强宣传教育。

2执法队伍建设还需加强，执法能力尚待提高。

五、20年 工作计划

1严格执行建设项目环境影响评价及“三同时”制度，要求工业企业认真落实卫生防护距离，要求建筑工地严格控制施工时间，避免噪声扰民。

2加强工业企业的日常监管，督促城区企业加强现场管理，减少人为金属碰撞等噪声影响周边群众的正常生产生活。

3继续实施宁静行动，进一步强化部门职责，开展系列专项执法行动，严肃查处影响群众正常生产生活的违法行动。

数据挖掘（DataMining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：

（1）数据集大且不完整

数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。

（2）不准确性

数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。

（3）模糊的和随机的

数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析 *** 作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。

而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的 *** 作都属于是灰箱 *** 作。

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