DBSCAN原理和算法伪代码，与kmeans，OPTICS区别？

文 | 宿痕 来源 | 知乎 本篇重点介绍聚类算法的原理，应用流程、使用技巧、评估方法、应用案例等。具体的算法细节可以多查阅相关的资料。聚类的主要用途就是客户分群。 1.聚类 VS 分类 分类是“监督学习”，事先知道有哪些类别可以分。 聚类是“无监督学习”，事先不知道将要分成哪些类。 举个例子，比如苹果、香蕉、猕猴桃、手机、电话机。 根据特征的不同，我们聚类会分为【苹果、香蕉、猕猴桃】为水果的一类，和【手机、电话机】为数码产品的一类。 而分类的话，就是我们在判断“草莓”的时候，把它归为“水果”一类。 所以通俗的解释就是：分类是从训练集学习对数据的判断能力，再去做未知数据的分类判断；而聚类就是把相似的东西分为一类，它不需要训练数据进行学习。 学术解释：分类是指分析数据库中的一组对象，找出其共同属性。然后根据分类模型，把它们划分为不同的类别。分类数据首先根据训练数据建立分类模型，然后根据这些分类描述分类数据库中的测试数据或产生更恰当的描述。 聚类是指数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子集，即类。在同一类别中，个体之间的距离较小，而不同类别上的个体之间的距离偏大。聚类分析通常称为“无监督学习”。 2.聚类的常见应用 我们在实际情况的中的应用会有： marketing：客户分群 insurance：寻找汽车保险高索赔客户群 urban planning：寻找相同类型的房产 比如你做买家分析、卖家分析时，一定会听到客户分群的概念，用标准分为高价值客户、一般价值客户和潜在用户等，对于不同价值的客户提供不同的营销方案； 还有像在保险公司，那些高索赔的客户是保险公司最care的问题，这个就是影响到保险公司的盈利问题； 还有在做房产的时候，根据房产的地理位置、价格、周边设施等情况聚类热房产区域和冷房产区域。 3.k-means （1）假定K个clusters（2）目标：寻找紧致的聚类 a.随机初始化clusters b.分配数据到最近的cluster c.重复计算clusters d.repeat直到收敛 优点：局部最优 缺点：对于非凸的cluster有问题 其中K=？ K<=sample size 取决于数据的分布和期望的resolution AIC，DIC 层次聚类避免了这个问题 4.评估聚类 鲁棒性？ 聚类如何，是否过度聚合？ 很多时候是取决于聚合后要干什么。 5.case案例 case 1：卖家分群云图 作者：宿痕 授权转载 原文链接：http：//zhuanlan.zhihu.com/dataman/20397891

你好，简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。区别是，分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成 。分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。 分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器 ),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。 要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,vn; c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。 聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、 BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。希望回答对您有帮助.

第一篇 基础知识篇第1章 SPSS for Windows简介 21.1 SPSS for Windows概述 21.2 SPSS的运行方式 31.3 SPSS模块与安装 31.3.1 SPSS for Windows 17.0模块介绍 31.3.2 SPSS for Windows 17.0安装步骤 41.4 SPSS的主要界面 91.4.1 SPSS的启动 91.4.2 SPSS的数据编辑窗口 101.4.3 SPSS的结果输出窗口 141.5 本章小结 17第2章 数据的基本操作 182.1 建立数据文件 182.1.1 输入数据建立数据文件 192.1.2 直接打开其他格式的数据文件 192.1.3 使用数据库查询建立数据文件 202.1.4 导入文本文件建立数据文件 222.2 编辑数据文件 222.2.1 输入数据 232.2.2 定义数据属性 232.2.3 插入或删除数据 322.2.4 数据的排序 332.2.5 选择个案 342.2.6 转置数据 362.2.7 合并数据文件 372.2.8 数据的分类汇总 422.2.9 数据菜单的其他功能 452.3 数据加工 462.3.1 数据转换 462.3.2 数据手动分组（编码） 492.3.3 数据自动分组（编码） 532.3.4 产生计数变量 542.3.5 数据秩（序）的确定 562.3.6 替换缺失值 592.4 数据文件的保存或导出 602.4.1 保存数据文件 602.4.2 导出数据文件 612.5 本章小结 62第3章 统计图表绘制 633.1 条形图 633.2 线图 693.3 面积图 713.4 饼图 733.5 高低图 753.6 箱图 773.7 直方图 793.8 本章小结 80第4章 基础统计描述 814.1 数理统计量概述 814.1.1 均值（Mean）和均值标准误差（S.E. mean） 814.1.2 中位数（Median） 824.1.3 众数（Mode） 824.1.4 全距（Range） 834.1.5 方差（Variance）和标准差（Standard Deviation） 834.1.6 峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness） 844.1.7 四分位数（Quartiles）、十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles） 854.2 数据描述 854.3 频数分析 884.4 探索分析 924.5 交叉列联表分析 974.6 比率分析 1034.7 P-P图、Q-Q图 1064.8 本章小结 108第二篇 SPSS统计分析常用模块篇第5章 均值分析与方差分析 1105.1 均值分析 1115.2 方差分析概述 1175.2.1 方差分析的基本原理 1175.2.2 方差分析的概念和假设 1195.3 单因素方差分析 1195.4 多因素方差分析 1295.5 重复度量 1395.5.1 数据重构 1415.5.2 重复度量 1435.6 协方差分析 1495.6.1 非饱和模型的SPSS操作 1505.6.2 饱和模型的SPSS操作 1535.7 本章小结 155第6章 参数检验 1566.1 参数检验概述 1576.1.1 参数检验问题的提出 1576.1.2 参数检验的基本步骤 1586.2 单样本T检验 1596.2.1 单样本T检验的基本方法 1596.2.2 单样本T检验的实例 1606.3 独立样本T检验 1646.3.1 独立样本T检验的基本方法 1646.3.2 独立样本T检验的实例 1656.4 配对样本T检验 1686.4.1 配对样本T检验的基本方法 1686.4.2 配对样本T检验的实例 1696.5 本章小结 172第7章 非参数检验 1737.1 卡方检验 1747.1.1 卡方检验的基本原理 1747.1.2 卡方检验的实例 1757.2 二项分布检验 1797.2.1 二项分布检验的基本原理 1797.2.2 二项分布检验的实例 1797.3 游程检验 1827.3.1 游程检验的基本原理 1827.3.2 游程检验的实例 1827.4 单个样本K-S检验 1857.4.1 单个样本K-S检验的基本原理 1857.4.2 单个样本K-S检验的实例 1867.5 两个独立样本的非参数检验 1907.5.1 两个独立样本Mann-Whitney U检验 1917.5.2 两个独立样本非参数检验的实例 1917.6 K个独立样本的非参数检验 1957.7 两个相关样本的非参数检验 2007.8 K个相关样本的非参数检验 2047.9 本章小结 207第8章 相关分析 2088.1 简单相关分析 2088.1.1 简单相关分析的基本思想 2088.1.2 相关系数 2098.1.3 简单相关分析的操作步骤 2118.2 散点图 2138.3 偏相关分析 2168.4 本章小结 218第9章 回归分析 2199.1 线性回归 2209.1.1 线性回归的基本原理 2209.1.2 SPSS线性回归 2239.1.3 一元线性回归 2299.1.4 多元线性回归 2369.2 非线性回归 2419.2.1 非线性回归的基本原理 2419.2.2 SPSS非线性回归 2419.3 曲线估计 2489.4 logistic回归 2549.5 本章小结 263第10章 聚类分析 26410.1 聚类分析概述 26510.1.1 聚类分析的基本原理 26510.1.2 聚类分析的基本方法 26610.1.3 不相似测度的度量方法 26810.2 系统聚类分析 27110.3 二阶聚类分析 28010.4 K-均值聚类分析 29210.5 本章小结 300第11章 判别分析 30211.1 判别分析的基本原理 30311.2 SPSS判别分析 30311.3 本章小结 314第12章 因子分析与主成分分析 31512.1 基本原理 31612.1.1 主成分分析 31612.1.2 因子分析 31612.1.3 方法用途 31712.1.4 使用条件 31712.1.5 常用概念和分析步骤 31812.1.6 主成分和公因子数量的确定 31812.1.7 主成分和因子分析的联系与区别 31912.2 因子分析 32012.2.1 因子分析的数学模型 32012.2.2 因子分析的基本方法 32012.2.3 因子分析的实例 32112.3 主成分分析 32712.3.1 主成分分析的数学模型 32812.3.2 主成分分析的基本方法 32812.3.3 主成分分析的实例 32912.4 本章小结 338第13章 可靠性分析 33913.1 可靠性分析概述 34013.1.1 可靠性分析的基本原理 34013.1.2 可靠性分析的基本方法 34113.2 SPSS可靠性分析 34213.3 可靠性分析的其他问题 34813.3.1 拆半可靠性系数模型 34813.3.2 Guttman模型 35113.3.3 平行模型 35213.4 本章小结 353第14章 时间序列分析 35414.1 时间序列分析概述 35514.1.1 时间序列数据及其分析方法 35514.1.2 时间序列分析的模型、公式和记号 35514.1.3 SPSS时间序列分析功能 35914.2 时间序列数据的预处理 35914.2.1 定义日期变量 36014.2.2 创建时间序列 36114.2.3 填补缺失数据 36514.3 指数平滑法 36714.4 自回归模型 37114.5 ARIMA模型 37814.6 周期性分解 38614.7 本章小结 390第15章 生存分析 39115.1 生存分析概述 39215.2 寿命表法 39315.3 Kaplan-Meier分析 39815.4 Cox回归分析 40515.5 本章小结 412第三篇 SPSS 17.0行业应用实例篇第16章 SPSS行业应用实例——社会调查与统计 41416.1 全国各地区农民家庭收支的分布规律分析 41416.1.1 实例内容说明 41416.1.2 实现方法分析 41516.1.3 具体操作步骤 41616.2 判定新生婴儿的性别比例是否正常 43416.2.1 实例内容说明 43416.2.2 实现方法分析 43516.2.3 具体操作步骤 436第17章 SPSS行业应用实例——市场研究/企业数据分析 44017.1 某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析 44017.1.1 实例内容说明 44017.1.2 实现方法分析 44117.1.3 具体操作步骤 44217.2 汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析 45517.2.1 实例内容说明 45517.2.2 实现方法分析 45517.2.3 具体操作步骤 456第18章 SPSS行业应用实例——证券金融统计 46118.1 股票日历效应分析 46118.1.1 实例内容说明 46118.1.2 实现方法分析 46218.1.3 具体操作步骤 46218.2 汇率影响因素分析 48918.2.1 实例内容说明 48918.2.2 实现方法分析 49018.2.3 具体操作步骤 491第19章 SPSS行业应用实例——医学统计 51319.1 两组不同治疗方法的生存率分析 51319.1.1 实例内容说明 51319.1.2 实现方法分析 51419.1.3 具体操作步骤 51419.2 判断不同群体的患病比例有无差异 52019.2.1 实例内容说明 52019.2.2 实现方法分析 52119.2.3 具体操作步骤 521第20章 SPSS行业应用实例——生物学统计 53020.1 判断某种元素的缺乏是否对另一种元素含量有影响 53020.1.1 实例内容说明 53020.1.2 实现方法分析 53120.1.3 具体操作步骤 53220.2 根据动物身体属性数据分析个体之间的相似性 53520.2.1 实例内容说明 53520.2.2 实现方法分析 53520.2.3 具体操作步骤 535

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的 公式 影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已经收敛。 算法过程如下： 1）从N个文档随机选取K个文档作为质心 2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 3）重新计算已经得到的各个类的质心 4）迭代2～3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束 具体如下： 输入：k, data[n]; （1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]； （2） 对于data[0]….data[n]，分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i； （3） 对于所有标记为i点，重新计算c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数； （4） 重复(2)(3)，直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。 工作原理 K-MEANS算法的工作原理及流程 K-MEANS算法 输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。 输出：满足方差最小标准的k个聚类。 处理流程 （1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2） 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （3） 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） （4） 循环（2）到（3）直到每个聚类不再发生变化为止 k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 工作过程k-means 算法的工作过程 说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数。k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

在告别了人口红利之后，对于成熟或平台型产品而言，增长的核心不再是对增量用户的扩张，而是对存量用户的精细化运营，提升转化效率及用户价值挖掘，其中数据分析、运营扮演着一个重要的角色，但如何正确科学地分析数据并驱动业务改变和增长却一直成为困扰，本文将梳理数据分析体系及数据运营一般方法论，帮助提升对数据分析的理解。 数据分析 是对产品运营有标准、统一、客观且直观的理解，通过数据应用的种种方法帮助提升对产品、用户、趋势、渠道、营销的理解和洞察，发现问题与潜在机会，从而驱动产品改变与提升。 数据分析的价值并不在于数据本身，而在于隐藏在海量杂乱的数据背后的行为洞察与规律。 数据分析解决的是一个 决策路径 的问题，不再是“我觉得式”的拍脑袋，而是还原事物本来“应该是”的客观规律。 数据证明规律，规律带来洞察，洞察改变产品。 最近几年来火热的以头条、ins为代表的增长黑客理论，就是在基础数据平台及技术革新的基础上，实现了对用户和内容的精细化运营，从而达到增长，可以理解为是一种以数据为核心驱动力的产品哲学。 在互联网发展的历史中，沉淀下来的数据分析方法论有很多，建立在深浅不一的数学统计学原理之上，下文会介绍一些数据分析体系规划的一般方法论及案例，从“点、线、面”三个维度依次讲述数据分析的三个层级。 概念：指标、维度与多维分析 指标与维度，是在了解数据分析之前必须要理解的概念，也是最困扰的问题之一： 在统计学中，根据性质可以将指标分为绝对指标和相对指标： 相对指标是由绝对指标通过计算得来，可以说绝对指标是相对指标的基础，而相对指标常常蕴含着更大的信息量，这也是为什么在分析过程中，需要构建相对指标来辅助分析的原因。 单一的指标没有意义，至少需要有一个维度以上的对比才能产生价值，且只有放在同一个维度下对比才有意义，对比的维度根据观察粒度可以分为宏观、中观、微观三个视角： 多维分析： 下面以消息量为例，演示多维分析的递进式下钻分析 机器学习 ：相比于人类肉眼而言，机器具备同时处理更多维度数据的分析与挖掘能力，辅以合适的算法，机器学习是可以获取比人类更深入的数据洞察，这也是为什么机器学习成为了一项越来越热门技术的原因。 数据分析按照时间逻辑可分为原因分析、现状分析及预测分析，分别反映过去、现状及未来的产品情况。由此，我们得出了数据分析的三个阶段，分别是描述性、验证性及探索性分析： AB测试 ：AB测试是通过对n组相似用户群体，分别下发不同版本的配置/UI/文案，通过收集数据反馈，来做出最优决策一种在线测试方法，是目前主流的科学决策方法，但需要注意，AB测试不能度量长期目标。 魔法数字： 当新用户在一定时间里、以某种频率使用了某个功能时，会有更大的可能留下来，成为忠诚用户，而一旦发现了这样的功能，反过来引导用户多次使用，达到一定次数，就可能为产品带来更高的留存，这些能够大大提高用户留存的神奇数字。 相关性与因果性 ：忽略了外部的关键因素，会得出荒谬的因果结论。A和B的数据高度相关，有人就片面认为A影响了B，或者B影响了A；但是，有时候真实原因是C同时影响了A和B，而C被忽略掉了。 聚类分析 ：“物以类聚，人以群分”，聚类是通过统计学原理计算样本之间的距离从而达到无监督分类的一种多元分析方法，其优势在于不需要加入人为的干预就能达到分类预测的效果，是典型的机器学习的应用场景。 场景分析 ：场景定位是获取产品洞察及挖掘用户需求重要的手段，通常通过文本挖掘、归纳总结、抽样调查等方式细分场景，同时对不同场景进行分析及深耕，挖掘用户潜在需求。 在维度和指标的基础上进行多维分析后，我们获取了对产品和用户更好的理解，在此基础上，我们按照产品逻辑进行模块、分析维度及指标集的归纳整理，使之成为一种有机、条理化的体系，就是我们所说的数据指标体系。 在完成数据指标体系搭建后，一个棘手的问题来了，对于每天产生的数以千计的数据指标来说，如何做到日常的异动监控？ 这个问题可以简化成一个时间序列分析问题，其核心在于通过历史数据来预测未来的发展趋势，通过模型预测解决异动监控的问题，我们引入了Facebook开源的时间序列框架Prophet，其原理在于将一个时间序列，拆解为趋势、周期性、季节性、节假日及随机性五个模块： 对于一个成熟的产品来说，产品功能、产品设计、交互方式及营销方案都是多种多样的，同时用户需求和偏好也是多样化的，两者随着产品发展阶段会出现不同程度的矛盾，精细化运营就是通过各种手段进行用户分群，对不同需求和偏好的用户群进行差异化的产品侧运营。 同时，在产品发展的各个阶段，我们需要对用户进行拉新、促活、留存的运营，但由于资源的有限性，需要对不同的用户群体实行有针对性的运营策略，从而实现投入产出比的最大化。因此，准确且全面的用户分群显得尤为重要。 RFM用户价值模型：由三个神奇的要素构成（R、F、M），通过这三个要素的有机结合可以帮助我们更为客观、全面地看待用户价值： 个性化推荐系统 个性化推荐是精细化运营的一种，如果分群是对用户群的精细化运营，那么推荐系统可以理解为对单个用户粒度的精细化运营，通常是我们数据应用的加工程度和工艺达到最大化的一层，也是数据对产品所能产生的最直接的影响与变现。 推荐系统是基于用户的历史行为、社交关系、兴趣点、所处上下文环境等信息，去判断用户当前需要或感兴趣的物品/服务，或帮助用户进行决策的一类应用。 搜索与推荐本质上都是帮助用户快速 发现有用信息的工具 ，其输出的结果常常是相同的，但同样是建立用户与信息之间的连接，两者在结构上有天然的差别，其差别主要源于在用户动机及信息流动机制上。 推荐系统产生的原因有很多，其核心原因在于 信息过载、用户偏好、无明确需求 。推荐系统的任务和作用就在于在于 连接 ，缩短用户与有价值信息之间的路径，让用户离偏好的东西更近一步，提升产品体验与转化效率。 推荐系统的组成会根据不同的业务场景而有所不同，但通常会包含以下五个通用模块，我们暂且称之为“ AFRRF ”，五个模块环环相扣，互为依赖： 一个好的推荐系统，需要平衡和连接用户、内容和产品三方的需求，在提供准确推荐结果的前提下，提供信息 活水流动 的机制，其中 长尾信息 的挖掘是至关重要的一部分，系统化的设计保持生态系统处于自我迭代发展的自循环机制，也就是我们说的产品的可持续发展。 在当前所处的大数据趋势与环境下，无论是数据规模还是数据加工程度和工艺都正在得到了持续且长足的发展，数据采集、分析、挖掘对于产品的发展已经变得越来越重要，可以说对数据的理解程度决定了对用户和产品的洞察能力，也决定了产品能否持续迭代优化，提升用户体验。

为了便于单井建模，也为了溶蚀和裂缝发育带的地震横向预测，在获得评价参数和已测试层的裂缝等发育程度后，可以建立一种模拟器对已测试层段的裂缝等发育程度与评价参数之间进行关系模拟，如果这种模拟器的规则稳定、效果达到误差精度，则可用这种规则来对未测试层段进行模型预测，从而达到对裂缝等参数定量评价的目的。本书研究实例所采用的数学方法是多参数灰色聚类法，该方法能很好地解决上述的两个问题。首先，灰色系统理论的最大特色就是在评价一个系统时，不是只考虑“黑”与“白”两个极端情况，而是认为参数与参数之间的关系是介于两种极端情况之间的中间状态，即所谓的“灰关系”。具体到层段裂缝等参数发育程度评价系统中来，假设声波时差差值在某一个特定的值，评价系统并不认定该值就一定说明裂缝和溶蚀较发育、发育差还是不发育，而是认为有可能属于其中的一类、两类甚至三类，只是属于不同类别的概率不同而已。比如说，声波时差差值在某一高值处，那么，裂缝发育级别就可能在较发育和发育差两个级别范围内，属于较发育的概率是0.8，属于发育差的概率为0.2。这样，就很好地解决了单参数评价中的多解性。其次，灰色聚类是通过大量的评价参数的归类结果，最终统一到一个隶属于不同级别灰类的隶属概率上来，通过这个隶属概率来确定这个评价参数向量应归入哪一个评价级别，最终评价结果是惟一确定的，这就解决了多参数综合评价的问题。3.4.1 灰色模式聚类判识3.4.1.1 灰色模式识别的理论基础对于一个评价级别，针对某一项评价参数不是不变的，而是一个区间内的一组灰数，且有可能某一灰数可以同属几个评价级别，只是属于不同评价级别的权重不同。这样，有多少个评价级别，某一单参数的取值就可以被划分成多少个局部重合的权值区间，对各个不同的评价参数，这种权值区间的划分和权重值都可以有所不同，最后通过示取白化数与权值的积分，就可以对某一样本（具有一组评价参数）进行灰色模式识别。灰色模式识别的数学过程如下：设有m个聚类样本（i=1，2，3，…，m）共有n个评价参数（j=1，2，3，…，n），这些样本共对应i个模式（k=1，2，3，…，i），dij为第i个样本相对于第j个参数的白化权数，fjk为第j个评价参数对第k个灰类的白化函数。整个计算的数学过程如下：步骤1：根据给定的dij构造样本矩阵D；步骤2：确定灰模式白化函数fjk；步骤3：求取权ηjk，第j个指标对于第k个模式的权为储层特征研究与预测式中：λjk为对第k个模式的j指标灰参数。表3-8 典型样本控制特征参数与产量级别步骤4：求模式系数，第i个样本对于第k个模式的系数为储层特征研究与预测步骤5：构造模式向量储层特征研究与预测步骤6：对于模式向量中的各分量，进行模式识别和聚类。3.4.1.2 灰色识别模式的建立实例义和庄潜山灰岩油藏单井溶蚀和裂缝段的产量预测模式建立，是基于上述原理而进行的。我们将已测试层段中的溶蚀和裂缝段进行整理，汇总控制特征参数16 个（表3-8）。产量级别以中高产、低产和干层三级为目标，分别赋值1、2、3，流体性质以油、油水和水为目标，分别赋值1、2、3，进行灰色模式聚类模型建立，其建模的具体过程如下：（1）数据标准化：由于灰色模式识别是基于参数与白化权之间的积分运算而来的，所以，如果参数之间存在几个数量级的差别时，高值参数对模式识别结果的影响比低值参数要大得多，而高值参数却未必就是对模式有强烈控制作用的参数，比如声波时差差值，它对产能的控制影响程度不是非常强烈，但该参数的绝对值却很大。因此，在计算之前，必须首先对各参数进行非一致标准化。本次研究采用单参数最大值标准化，将原始数据矩阵所有元素变换到［0，1］区间中来，这样就有效地抑制了可能存在的单个高值参数控制整个过程而削弱其他参数（有可能是更重要的）作用的可能性。（2）构造白化函数阵：白化函数就是某一评价参数对应不同模式的权函数，其示意图见图3-8。图3-8 白化函数与模式关系示意图白化函数构造的好坏将直接影响模式拟合的精度，白化函数的给出一定要力求合理，一般是同产能关系密切的参数（即相关性好）是一种紧约束灰参数，其白化函数构造宜定义为窄区间，且不同模式间交叉程度要低；同产能关系不密切的参数，白化函数相应地定义成相交程度高的类型。白化函数在给定初值的基础上，进行不断地调整，使计算的结果同产能级别基本一致。（3）模式训练结果分析：经过多次反复计算，反复训练，得到典型潜山灰岩油藏单井产量级别灰色模式聚类判识模式和流体性质灰色模式聚类判识模式。其结果见表3-9。从表中结果可以看到：产量级别判识结果除义古41 井 2041.0～2047.8 m中高产错判为低产外，其余15个井层全部吻合，模型吻合率为93.75%。流体性质16 个井层测试结果同判识结果也完全吻合，模型吻合率在100%，达到了要求的精度。应用此模型可以对未测试层段的产量级别和流体性质进行预测。表3-9 已测试层段灰色模式聚类结果表3.4.2 未测试层段产量级别预测3.4.2.1 一般回归模式为了利用所提取的控制特征参数进行单层的产量预测，则首先应弄清主要的单参数对产量的控制作用。一般来讲，对于缝洞型储层而言，Kf·h、R、F1等参数与产量的关系比较密切。16个已测试层的 Kf·h—qg 的关系图，F1·h·R—qg 的关系图见图 3-9。其线性回归方程如下：图3-9 已测试层散点图lgqg=0.39358 lg（Kf·h）+1.10126 n=14 r=0.74075lgqg=0.3615tglg（F1·h·R）+1.1533 n=14 r=0.72949其产量与相应变量的非线性关系如下：qg=101.10126（Kf·h）0.39358qg=101.1533（F1·h·R）0.3615利用上述两个公式，则可以对未测试层段的产量进行预测。表3-10 典型井未测试层段产量级别预测3.4.2.2 未测试层段产量级别预测义和庄潜山灰岩储层典型井未测层段的控制特征参数列于表 3-10 中。利用已建立的灰色模式聚类判识模型和单参数的产量回归公式，预测的产量级别也列表 3-10 中。从表中可以看到，灰色判识结果在义古75 井的 2176.0～2185.0 m段判识为中高产油层，而回归计算结果为低产，除此之外，15个层段判识结果两者基本吻合。预测的中高产层段有：义古 62 井的 2296.4～2302.2 m 井段、2363.8～2364.6 m 井段，义古 75 井的 2127.4～2168.0 m井段井段3个；干层3个；其余9个井层均为低产层。预测的水层或油水层有 6个。本次判识结果表明：重新解释出的中高产油层不多，而以低产层占主要，说明以前解释油水层的方法基本可行，在精度上有待进一步提高。

两种聚类方法不一样也正常，本身背后的计算原理就存在一定的差异但是从你这个数据来看，大致是相同的，所以你自己依据哪种更好解释 来选择就好了，或者仔细比较下差异的个案到底放在哪一类合适

ntsys软件：聚类分析的软件，可以用来分析RFLP，RAPD等电泳带型，也可用于微生物群落多样性的相似性分析http://blog.bioon.net/user1/465/archives/2007/115407.shtml重复位点串联重复排列的DNA序列 由于长度不同有SSR VNTR等等简单序列长度多态性是据串联重复排列微卫星基序两侧的单一序列设计引物，对微卫星序列（microsatellite DNA或simple sequence repeats，SSR）进行扩增，由微卫星基序重复数目的变异而产生多态性。还有SNP多态性 全称Single Nucleotide Polymorphisms，是指在基因组上单个核苷酸的变异，形成的遗传标记，其数量很多，多态性丰富。指在基因组上单个核苷酸的变异,包括置换、颠换、缺失和插入。从理论上来看每一个SNP 位点都可以有4 种不同的变异形式,但实际上发生的只有两种,即转换和颠换,二者之比为2 :1。SNP 在CG序列上出现最为频繁,而且多是C转换为T ,原因是CG中的C 常为甲基化的,自发地脱氨后即成为胸腺嘧啶。一般而言,SNP 是指变异频率大于1 %的单核苷酸变异。在人类基因组中大概每1000 个碱基就有一个SNP ,人类基因组上的SNP 总量大概是3 ×10E6 个 。Shannon-Wiener指数来源于信息理论。它的计算公式表明，群落中生物种类增多代表了群落的复杂程度增高，即H值愈大，群落所含的信息量愈大Nei指数 基因多样性指数 根据计算公式可知是1-比例平方和

数据处理结束后，我们打开查看处理结果。1：打开结果对话框，位于地理处理下。2：从上到下以此是：最近邻比率：0.746Z得分：-7.69（用来检验空间自相关分析的统计显著性，大于0表示发散，小于0表示集聚）P值：0预测平均距离：1.63平均观测距离：1.22通过结果可以分析得出：游客是处于集聚状态。打开之后，可以看到，图中最左侧的蓝色区域表示的就是集聚状态区域。空间尺度不用，点状地物的分布特征可能会不一样，比如在小尺度上可能是集聚的，大尺度下可能就是发散的。多距离空间聚类：分析各个尺度下的空间格局变化，他是按照一定的半径进行统计分析的。1：打开多距离空间聚类分析工具（位于分析模式下）。2：输出地址。3：距离段数量：搜索圆的递增次数，这里填49次。

根据测井曲线和岩心资料采用计算机自动划分高分辨率层序时，首先划分岩相，求泥砂比曲线，自然伽马滤波曲线，然后综合利用这些曲线计算地层短期基准面变化曲线，最后根据短期基准面变化曲线，综合其他信息，划分出不同级别的层序。（一）测井曲线自动划分岩相方法通常，人们主要根据钻井取心、地质录井，特别是三维露头这些高分辨率信息来划分地层基准面短期旋回。对于一个油田，这些资料非常少，且连续性差。而利用多种反映地层岩性的测井曲线，在少量取心井的标定下，通过聚类分析，可建立起与测井曲线特征对应的岩相库。在建立好的岩相库基础上，通过判别分析，可划分出未取心井的岩相库。由此，可获得多口未取心井深度上连续的岩相资料，为地层基准面短期旋回的定量计算提供了可靠资料。采用各种交会技术，可实现测井曲线的聚类和岩相库的建立。不同岩性在测井曲线的二维交会图上，可组成不同的椭圆，在三维交会图上可组成不同的椭球体。利用交会技术剔除不属同类岩相组中的散点，从而使不同的岩相组归属到各自椭圆体范围内，由此实现测井岩相的聚类分析，并最终建立起测井岩相库。聚类分析主要依据样品的多个变量，找出能够度量样品之间相似程度的标准，并以此作为分类的依据，把一些相似程度大的样品归为一类，把其他相似程度较大的聚合为另一类。依此类推，直到把所有的样品都聚合完毕为止，形成一个由小到大的分类系统。岩相判别分析是将一个深度点上的各测井值在多维空间的坐标与岩相所处的位置进行对比，以便确定其岩相归属。具体采用了贝叶斯判别分析，其原理即先求出测井曲线所对应于每种岩相的概率分布，然后，判别给定的一组曲线读值最有可能归属哪一组。在每一组岩相内，假定测井响应向量X具有几个变量的高斯分布，其密度为ρ（XFi），其代表岩相库中椭圆体中95%的点。根据这些分布可计算出给定岩相的测井读值的概率，然而，我们需要求的是给定测井读值的岩相的概率ρ（Fi/X），称之为岩相Fi的后验概率。该值可通过如下贝叶斯公式求得：高分辨率层序地层学式中，pi为选定任何测井数据之前岩相的先验概率，所有的岩相给予相当的机会，因此，所有pi都相等。对于一个给定的深度段最终选择的岩相应具有最大的后验概率。（二）泥砂比曲线的地质含义及计算方法1.泥砂比曲线的地质含义高分辨率层序地层学理论的核心思想是：在基准面变化过程中，可容纳空间与沉积物补给通量比值（A/S）决定了沉积物的保存程度、地层堆积样式、相序、相类型以及岩石结构，即当A/S>1时，地层发生退积；当A/S=1时，地层发生加积；当A/S<1时，地层发生前积（图2-4）。一般来说，可容纳空间的大小和岩相并没有特定的关系。关键是看某一岩相在特定岩相组合中的位置及其与水深的关系。但对于河流—三角洲沉积体系以陆源碎屑为主的砂泥岩地层来说，富泥沉积多与较高可容纳空间时期形成并保存下来的分流河道间湾或泛滥盆地的沉积作用有关。而富砂沉积多形成于相对较低可容纳空间时沉积体的进积作用（如河口坝）或河道亚相、决口河道/决口扇复合体沉积作用（图10-1）。因而，钻井剖面上泥砂图10-1 河流-三角洲沉积体系短期旋回特征比值及其旋回性变化能近似定量反映 A/S 的变化。在以陆源碎屑为主的沉积剖面上，自然伽马曲线对砂泥比的旋回变化最为敏感。由此，在河流-三角洲体系中，可用自然伽马曲线求取泥砂比曲线，并根据泥砂比曲线自动计算出由于可容纳空间变化形成的多级次的地层旋回变化曲线。2.泥砂比、泥砂比曲线计算方法反映地层岩性变化的测井曲线有多种，对砂泥岩地层而言，自然伽马曲线受井眼等影响较小，是计算泥砂比曲线的首选曲线。具体计算公式如下：高分辨率层序地层学式中，RSHSA为泥砂比曲线；RSASH为砂泥比曲线；GR为自然伽马测井值；GRmin为纯砂岩层的自然伽马测井值；GRmax为纯泥岩层的自然伽马测井值。由上式可看出，在纯泥岩处，GR≈GRmax，RSHSA为极大值，可用于指示基准面上升最高位置；在纯砂岩处，GR≈GRmin，RSASH为极大值，可用于指示基准面下降最低位置。（三）测井高分辨率层序地层计算机自动划分方法高分辨率层序地层学认为，一个完整的地层基准面旋回由基准面上升半旋回沉积和下降半旋回沉积组成。在河流-三角洲沉积体系中采用泥砂比和砂泥比曲线自动识别基准面旋回的主要方法是：当泥砂比（RSHSA）大于砂泥比（RSASH）时，求该段地层中自然伽马曲线最大值对应的深度，将该点作为基准面上升的最高点，并赋给该点的短期基准面曲线值为0；当泥砂比（RSHSA）小于砂泥比（RSASH）时，求该段地层中自然伽马曲线最小值对应的深度，将该点作为基准面下降的最低点，并赋给该点的短期基准面曲线值为1。对于煤层和灰岩地层，将根据测井岩相分析结果自动判断出这类岩性，并在这类岩性的深度段求自然伽马最小值对应的深度点作为基准面上升最高处的参考点，供最终交互分析短期基准面旋回曲线时参考使用。具体实现过程中，首先使用上述方法自动计算出基准面变化曲线，然后采用人机交互方式分析和修改基准面变化曲线，最终获得合理的短期基准面变化曲线。在短期基准面变化曲线基础上，参考测井岩相剖面的三维空间组合特征以及滤波后的自然伽马趋势特征，通过交互修改短期基准面曲线来获得中长期地层基准面变化曲线，由此，保证了中长期地层基准面的层序界面与短期基准面层序界面的一致性。

不一样，这两个算法的原理是不一样的，所以结果会有差异，就算是只使用K均值聚类，迭代次数或者初始类中心不一样的话，得到的结果也可能会不一样的

中国地质大学（武汉）应用统计专业考研分享？1. 关于择校和定专业（1） 中国地质大学在今年将统考科目的数学三改为了396经济类联考，而作为一个数学没有把握拿高分的人来说，我觉得这是一个很好的机会。396相比于数学三，对于高数部分的考察难度会低很多，只有35道数学选择题，另外地大作为一所211，性价比也很高，所以我选择报这所院校。（2） 地大有两个院校都在招收应用统计专硕，一个是数理学院，一个是经管学院。两个学院在初试科目上完全相同，复试则略有不同。今年数理学院统考招了有40人，最低370分，最高417分，初复试相对都很公平。近几年的复试线和录取人数分别为：2019年345分，15人。2020年343分，42人。2021年364分47人，2022年370分，42人。前几年地大的一志愿都招不满，需要招收调剂生，今年一志愿上线人数是够的，但是后来又招了两三个调剂生，近两年都在扩招。总的来说，地大是一所比较容易上岸的211，然后数理学院和经管学院的考试难度是差不多的，大家可以根据自己未来的研究兴趣来选。2. 初试经验英语:根据自身情况和网上普遍反映的情况来看，湖北地区今年的公共课是存在压分现象的。所以英语要尽量在前面的客观题多拿分，个人建议政治和英语的复习重心还是放在选择题上，得选择者得天下。说一下我的复习时间的分配：英语的话每天早上背单词就不用说了，单词是基础。最好是下午刷英语阅读真题，复习专业课。前期做英语真题不用掐时间，重点是自己揣摩每道题的解题思路，然后读懂长难句。自己做了一遍，分析了错题原因之后，再去看答案的解析。英语真题至少买两份，一份用来精读，一份用来模拟。写作就不用开始太早了，因为主观题大家得分都差不太多，所以重点把字写得工整整齐一点，保证拼写、语法不出错就很好了。政治：跟我前面说的一样，把握好选择题，前期就是刷选择题，熟悉知识点。考场上一般是30-40分钟左右做完选择就去涂答题卡，然后接下来的时间几乎是一刻不停的在写大题，平时没有必要专门练习大题，最后一个月加强背诵即可，只要你背的够熟，考场上就是下笔如有神。另外就是，注意答题卡的布局，不要把字写得太过拥挤。396经济类联考：396经济类联考一共分为四部分：35道数学选择题，20道逻辑选择题，一篇600字的小作文和一篇700字左右的大作文。因为396中数学部分占比只有70分，而且难度并不大，所以数学不好的人可以考虑一下考396的院校，这样只要你各部分内容都学了的话，保底也可以拿到100左右的分数，而且396现在也是一种趋势，你可以看到最近两年大多数金融，国际商务专业的都将数学三改为396了。需要注意的是，396从2021年开始是教育部统一出题了，所以在出题风格上会有一些变化。因为我是前期学的数三的内容，所以做起396的题会觉得比较简单，如果是跟我一样学过数三的话，就可以直接刷题了，可以先做蓝皮的核心笔记和800题打好基础，也可以用来查漏补缺，做完之后可以刷张宇的优题库，去年的396模拟卷，只做前面的数学部分。因为396真题比较宝贵，所以还是留到后面模拟用，还有你手头如果有数三的习题集也可以把薄弱章节的选择填空刷一道，大题和证明题就不用看了。由于最近两年396的难度也在增大，所以还是应该通过多刷题，提高自己的速度和准确度。资料的话我觉得赵鑫全的逻辑精点李焕72技都挺不错的，选择一本就可以了。先刷完分类的知识点，再买一本历年真题，因为根据这两年情况看，出题人换了之后，逻辑部分正在向199管理类联考的难度靠近，所以刷题时必须将199的历年逻辑真题刷上至少两遍。而且这里需要注意一下，逻辑的模拟题质量是参差不齐的，就像你会听到很多过来人跟你说不要做英语阅读的模拟题一样，真的没有太大意义，把握好真题才是王道！大家如果在考研复习过程中有困难的话，也不妨报一个辅导班，比如新祥旭考研全科一对一私人订制VIP辅导课程，针对性强，上课时间可以灵活协商，课下还可以免费答疑解惑，对考研初复试应试备考这块的帮助是非常明显的。作文部分呢，可以晚一点开始，我建议九月左右。动手练习，写在答题卡上。第一天写，第二天重新拿出来批改。一周练习2-3篇。（做199历年真题和21年之后的396真题），重点是要把作文写完，立意合理，能够自圆其说。后你去微博或者其他平台搜会有很多396高分经验贴，你可以挑几个看一下，看看他们有没有什么共同的特质，心里大概有个底，跟自己的复习进度相对照，每年市面上模拟卷都很多，没有必要全部刷一遍，到时候挑个两三本认真做一下，做得多不如做得精。英语的写作建议大家可以十月份左右开始，动笔写，然后根据常考的类型，总结一套自己的模板，396的写作也是同理。我觉得这个很有必要，一个是大大减少了背诵的记忆量，另一方面你总结的时候就在脑海中有了很深的印象，写起来也会比较顺手。432专业课：我用到的专业课资料主要是：李正元的复习全书（重点做概率论部分），一份简答题总结资料，一本圣才的习题。官网上给出的考纲上面说是有选择填空，简答，计算证明题，但实际他考察的话只有填空题*5，简答题*9和计算的大题*5。地大应用统计初试给出的参考书是贾俊平的《统计学》刘安平的《概率论与数理统计》，这本是地大老师编的书，我是看的电子版,这本书有点像茆诗松的简化版，学过茆诗松的话就没有必要再重新看这本了，上面还是习题比较多，可以拿来练手。因为地大的专业课考察是以概率论为主，所以我用到的复习资料是李正元数学三复习全书，书中的概率论部分我是全部做了一遍，这样的话396中的概率论部分就不用单独再复习了。搞定概率论部分其实专业课就搞定了三分之二了，然后你还需要用到一本简答题总结资料，认认真真的背上几遍。然后就是圣才的那本真题库，电子版的会比较便宜，你可以在网上打印，装订成书，从第五章往后所有的计算题都要做一遍，所有的公式都要牢记。3. 复试经验2022年地大数理学院复试线是370分，进复试人数55人，最后一志愿录取40人。地大的复试主要考察内容还是概率论。初复试成绩是64比，线下的话会有笔试，笔试成绩在复试中占30%，主要考察的还是一些概率论的计算题，大概是十道左右，跟初试的难易程度差不多。然后面试环节上来就是三分钟的英文自我介绍，一个英文问答，然后让你抽两个专业课问题和三五个综合性问答。2022年由于疫情原因是线上复试，取消了笔试环节。数理学院官方给出的参考书目还是初试的那本刘安平《概率论与数理统计》，所以在备考时重点还是放在概率论上面，概率论中基础的，重要的概念都要会用自己的语言描述出来。建议再把统计学和概率论的知识整体过一遍，在头脑中形成一个知识体系。当我提到一个概念，你要知道它在第几章，主要是干嘛的。经管学院的复试参考书目是《多元统计分析》，这本书学过的同学也都知道它不太难，主要就是主成分分析，因子分析，聚类分析等等，它们的原理和区别要搞清楚。总的来说，地大的复试还是会更加注重学术方面的问题，对于你的一些个人生活兴趣爱好之类的，老师并不会在意，所以复习重心还是放在课本上。不用担心自己本科挂过科，没有科研经历等等，老师主要还是想考察你的知识掌握能力和综合素质。4.个人建议考研是一场知识、技能、心态和身体素质的全面博弈。没有秘诀和捷径，我们一旦选择了，就要踏踏实实地去迎接挑战。路漫漫其修远，在备考的过程中，我们会遇到各种各样的困难，也许你会发现复习效果不佳，计划落实不到位等等问题，这个时候我们难免会自怨自艾。 但是只要在别人坚持不下去的地方你勇敢的坚持了下来，那么就如龟兔赛跑乌龟靠不放弃的毅力赢得了胜利的果实一样，你必定会或多或少收获到你曾经用毅力赢得的胜利果实。可以说在这个过程中我们真正的竞争者是我们自身，战胜自己，你就是赢家。关键点：耐心考研复习过程是建立在对每一个基本知识点的理解、分析鉴别和应用之上，从点到面，再到一个系统的知识网络的学习过程。无论哪一门学科，我们都应该掌握好每一个细小的知识点，因为越是不容易注意到的地方越是容易成为命题点。所以，在考研的复习过程中，我们应该用耐心去应对整个备考过程。当长时间的高强度学习后，我们都会感到身心疲惫。尤其到考研后期，我们甚至有时候会心理暗示自己这个知识点不那么重要，应该不会考到。比如在今年的政治主观题题中涉及到了基层群众自治制度，这个知识点我当时在备考过程中并没有特别仔细去看到。所以在这里也提醒学弟学妹们对每一个知识点都要认真去复习，对每一个知识点的关照都要像父母对自己的孩子那样不厌其烦，既要有耐心又要细心。关键点：信心考研是对每个考研学子来说的一次重要的人生选择，那么站在这个关键的十字路口我们应该问自己这样几个问题：我为什么选择考研? 我适合考研吗?我能不能靠自己的毅力坚持下来?我想如果你的答案是肯定的，你已经成功了一半。就像很多前辈们所说的一样，你必须首先明白自己为什么考研。如果你非常坚定你想有一天进入自己理想的高等学府学习深造，那么请相信：理想很重要，理想能让我们心中还存留一份希望和美好。想想在漫漫考研路上，疲惫不堪时、懈怠不进时、失落无助时，幻想一下自己考上研究生、跟着喜爱的导师做科研的情景，这一难关也变的不再那么遥不可及。所以我们要对自己有信心，这里所指的信心就是相信自己只要坚持下去就一定能实现最初的梦想。其实，考研并没有想象中那么难，我想只要时刻对自己充满信心，坚信自己一定能实现自己的研究生梦，不论遇到什么情况都不放弃，怎么还会担心自己考不上呢?关键点：用心很多同学可能和我在考研中遇到的情况有相似之处，周围的同学早起晚归，分秒必争。其实个人认为，在考研备考过程中，没有必要太在意他人的学习时间和进度，我们每个人都有个体差异，学习方法也因人而异。而对我来说，当我发现学习效率特别低的时候我不会刻意勉强自己学习，我会选择和朋友出去聊聊天，或者给自己放个小假放松一下。这样，至少会减轻我的疲惫感觉，接下来才能更好的投入到学习中，提高复习效率。所以，建议大家在考研的过程中不要拼时间，多提高复习效率，学习的时候真正能够用心去掌握并理解每个知识点这才是最关键的。而不是看过几遍却不知道讲了些什么，与其这样还不如让自己放松一下，等静下心来能真正用心学习再开始学习，愉快的去学习又何乐而不为呢?

其实这两个都是想把数据细分下去 只是k要更细分一些 而且数据分析出来误差也会小很多 层次误差应该是在0.1到0.5 k误差是在0.005

丛书名：普通高等教育十一五国家级规划教材版次：1页数：454装帧：平装开本：16开纸张：胶版纸印　次：1定价：￥55.00 《气候资源学》全面地介绍了气候资源学的主要内容，系统地阐述了气候资源的基本概念、分布规律、变化特征和研究方法。共分八章：第一章绪论，包括资源科学体系、自然资源概述和气候资源总论；第二至第六章分别介绍太阳辐射、热量、水分、风能和空气资源及其综合利用，包括气候资源数量的确定、质量的分析和开发利用途径等；第七、第八章分别介绍气候资源的推算方法和综合分析方法，包括光照、气温和降水量的推算以及区域气候资源的综合评价、利用区划、开发利用决策等。《气候资源学》既可以作为大气科学、应用气象学、自然地理学、资源环境与城乡规划等专业本科生的课程教材使用，也可以作为气象、地理、水文、资源管理与规划等相关业务部门科研人员的参考书。 前言第一章 绪论1.1 资源科学体系1.1.1 资源定义的拓展1.1.2 资源科学的学科体系1.1.3 资源科学的研究方法1.1.4 资源科学的发展趋势1.2 自然资源概述1.2.1 自然资源的定义1.2.2 自然资源的分类1.2.3 自然资源的特点1.2.4 自然资源的开发战略1.3 气候资源总论1.3.1 气候资源的概念1.3.2 气候资源的形成1.3.3 气候资源的特性1.3.4 气候资源的利用原则1.3.5 气候资源学的研究内容参考文献第二章 太阳辐射资源及其综合利用2.1 太阳辐射与天文气候2.1.1 太阳辐射类型2.1.2 辐射场的表征2.1.3 地球上的天文气候2.1.4 地表辐射平衡2.2 地面太阳辐射的气候学计算2.2.1 地面总辐射计算公式2.2.2 地区总辐射计算方法2.2.3 直接辐射和散射辐射的计算2.3 太阳辐射资源的分布与变化2.3.1 地面总辐射2.3.2 太阳直接辐射2.3.3 散射辐射2.3.4 日照与日长2.4 太阳能与作物生产2.4.1 光合有效辐射2.4.2 光照强度与光合作用强度2.4.3 光能利用率2.4.4 光合生产潜力2.5 太阳能的综合利用2.5.1 太阳能利用区划2.5.2 光热转换及其应用2.5.3 光电转换及其应用2.5.4 光化转换及其利用参考文献第三章 热量资源及其利用3.1 地表面的热量平衡3.1.1 热量通量的计算方法3.1.2 热量通量的变化特征3.1.3 地面上的热源和冷源3.2 热量资源的表示和确定方法3.2.1 无霜期和生长季3.2.2 农业界限温度3.2.3 温度强度指标3.2.4 温度累积指标3.3 热量资源的分布特征3.3.1 无霜期的分布3.3.2 界限温度的分布3.3.3 平均气温的分布3.3.4 积温的分布3.4 热量资源与农业生产3.4.1 温度对作物生产的影响3.4.2 光温生产潜力3.4.3 种植制度生产潜力3.4.4 热量资源的农业利用3.5 热量资源分析方法3.5.1 热量资源的统计量及其统计方法3.5.2 热量资源时变图和等值线图的绘制3.5.3 热量资源保证率曲线图的绘制及其应用3.5.4 热量资源列线图的绘制及其应用3.5.5 热量资源周期图的应用参考文献第四章 水分资源及其利用4.1 地表面的水分平衡4.1.1 地球上的水分含量4.1.2 地球上的水分输送4.1.3 地球上的水分循环4.1.4 地球上的水分平衡4.2 水分资源的确定方法4.2.1 降水量的统计4.2.2 蒸发力的确定4.2.3 蒸发量的计算4.2.4 径流量的计算4.3 水分资源的分布规律4.3.1 降水量的分布4.3.2 蒸发量的分布4.3.3 径流量的分布4.4 农田水分条件分析4.4.1 土壤水分分析4.4.2 植物需水量分析4.4.3 植物耗水量分析4.4.4 农田水分供需平衡分析4.5 水分资源理论的应用4.5.1 作物生产力模型4.5.2 种植制度及结构优化模式4.5.3 作物水分供需规律和最佳灌溉方案4.5.4 早涝分析和干湿指标的研究4.5.5 土地荒漠化研究参考文献第五章 风能资源及其利用5.1 风能的计算方法5.1.1 风能和风能密度5.1.2 风速的概率分布5.1.3 风能的计算方法5.2 风能资源的时空分布5.2.1 风能的地理分布5.2.2 风能的时间变化5.2.3 风能的垂直变化5.3 风能资源的区划方法5.3.1 我国的风能分区5.3.2 风能区划指标5.3.3 各区及其类型区的主要特征5.4 风能资源的开发利用5.4.1 风能利用系统5.4.2 风能资源评估系统5.4.3 风电场选址的气象问题5.4.4 风能资源的利用现状及开发策略5.5 风向风压及其应用5.5.1 盛行风向5.5.2 风向类型5.5.3 地方性风5.5.4 风压计算及应用参考文献第六章 空气资源及其利用6.1 空气资源的概念6.1.1 空气资源的属性6.1.2 空气资源质量评价6.1.3 空气资源的价值6.1.4 空气资源的保护和管理6.2 空气资源的组成6.2.1 空气成分6.2.2 空气中的氧气6.2.3 二氧化碳6.2.4 其他气体6.3 空气资源的综合利用6.3.1 空气资源的直接利用6.3.2 空气资源的间接利用参考文献第七章 气候资源的推算方法7.1 太阳能资源的推算7.1.1 太阳总辐射的推算7.1.2 光合有效辐射的推算7.1.3 日照时数的推算7.2 热量资源的推算7.2.1 气温资料的序列订正7.2.2 月平均气温的推算方法7.2.3 界限温度初终日期的推算7.2.4 热量资源保证率的推算7.3 水分资源的推算7.3.1 降水资料的序列订正7.3.2 年平均降水量的推算7.3.3 月平均降水量的推算7.3.4 降水保证率及重现期的推算7.4 风能资源的推算7.4.1 短期风向考察资料的订正7.4.2 短期风速考察资料的订正7.4.3 风向和界限风速出现频率的推算7.4.4 复杂地形上风场的数值模拟方法参考文献第八章 气候资源的综合分析8.1 气候资源的模糊综合评判8.1.1 基本原理8.1.2 评价方法与步骤8.1.3 模糊综合评价方法的应用8.2 气候资源的聚类分析8.2.1 基本原理8.2.2 分析方法与步骤8.2.3 聚类分析方法的应用8.3 气候资源的层次分析8.3.1 基本原理8.3.2 分析方法与步骤8.3.3 层次分析方法的应用8.4 气候资源综合利用区划8.4.1 基本原理8.4.2 区划方法与步骤8.4.3 气候资源综合利用区划8.5 气候资源开发利用决策8.5.1 基本概念8.5.2 决策方法与步骤8.5.3 未来气候变化的农业最优决策参考文献

多元分析方法包括3类:多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。多元方差是把总变异按照其来源分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。判别函数是判定个体所属类别的统计方法。其基本原理是：根据两个或多个已知类别的样本观测资料确定一个或几个线性判别函数和判别指标，然后用该判别函数依据判别指标来判定另一个个体属于哪一类。扩展资料多元分析方法的历史：首先涉足多元分析方法是F.高尔顿，他于1889年把双变量的正态分布方法运用于传统的统计学，创立了相关系数和线性回归。其后的几十年中，斯皮尔曼提出因素分析法，费希尔提出方差分析和判别分析，威尔克斯发展了多元方差分析，霍特林确定了主成分分析和典型相关。到20世纪前半叶，多元分析理论大多已经确立。60年代以后，随着计算机科学的发展，多元分析方法在心理学以及其他许多学科的研究中得到了越来越广泛的应用。参考资料来源：百度百科——多元分析

余弦相似度：用向量空间中两向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小。余弦值越接近1，表明两个向量的夹角越接近0度，则两个向量越相似。余弦值越接近0，表明两个向量的夹角越接近180度，则两个向量越不相似。u2003u2003如存在向量a=(x1,y1)和向量b=(x2,y2)，由几何定义计算内积a·b=|a||b|cosθ，u2003u2003则根据二维向量引向多维向量A(x1,y1,z1…)和B(x2,y2,z2…)，其中Ai和Bi为向量中的各个分量。u2003u2003

从数据分析师考试之笔试试题看职业要求一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。Grubbs" test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。点评：考察的内容是统计学基础功底。二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析计算方法主要有： 层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。其流程如下：（1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； 　　　　（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； 　　（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<<N，t<<N 。缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。点评：考察的内容是常用数据分析方法，做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。三、根据要求写出SQL表A结构如下：Member_ID （用户的ID，字符型）Log_time （用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））URL （访问的页面地址，字符型）要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致）create table B as select Member_ID, min(Log_time), URL from A group by Member_ID ;点评：SQL语句，简单的数据获取能力，包括表查询、关联、汇总、函数等。另外，这个答案其实是不对的，实现有很多方法，就不贴出来了，大家自己去发挥吧。四、销售数据分析以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师，a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？b) 如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？表如下：一组每天某网站的销售数据a) 从这一周的数据可以看出，周末的销售额明显偏低。这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。b) 针对该问题背后的两方面原因，我的运营改进计划也分两方面：一是，针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是，通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。点评：数据解读能力，获取数据是基本功，仅仅有数据获取能力是不够的，其次是对数据的解读能力。五、用户调研某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：a) 试验需要为决策提供什么样的信息？c) 按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验（two-sample t-test）。点评：业务理解能力和数据分析思路，这是数据分析的核心竞争力。综上所述：一个合格的数据分析应该具备统计学基础知识、数据分析方法、数据获取、数据解读和业务理解、数据分析思想几个方面能力。

一、“大数据”时代的数据挖掘的应用与方法数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所以它所得到的信息应具有未知,有效和实用三个特征。因此数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，目前数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用。它包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。审计部门的数据挖掘以往偏重于对大金额数据的分析，来确实是否存在问题，以及问题在数据中的表现，而随着绩效审计的兴起，审计部门也需要通过数据来对被审计单位的各类行为做出审计评价，这些也都需要数据的支撑。数据挖掘的方法有很多，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。其中绝大部分都可以用于审计工作中。1. 数据概化。数据库中通常存放着大量的细节数据, 通过数据概化可将大量与任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。数据概化可应用于审计数据分析中的描述式挖掘, 审计人员可从不同的粒度和不同的角度描述数据集, 从而了解某类数据的概貌。大量研究证实, 与正常的财务报告相比, 虚假财务报告常具有某种结构上的特征。审计人员可以采用概念描述技术对存储在被审计数据库中的数据实施数据挖掘, 通过使用属性概化、属性相关分析等数据概化技术将详细的财务数据在较高层次上表达出来, 以得到财务报告的一般属性特征描述, 从而为审计人员判断虚假财务报告提供依据。2.统计分析。它是基于模型的方法, 包括回归分析、因子分析和判别分析等, 用此方法可对数据进行分类和预测。通过分类挖掘对被审计数据库中的各类数据挖掘出其数据的描述或模型, 或者审计人员通过建立的统计模型对被审计单位的大量财务或业务历史数据进行预测分析, 根据分析的预测值和审计值进行比较, 都能帮助审计人员从中发现审计疑点, 从而将其列为审计重点。3. 聚类分析。聚类分析是把一组个体按照相似性归成若干类别, 目的是使得同一类别的个体之间的距离尽可能地小, 而不同类别的个体间的距离尽可能地大, 该方法可为不同的信息用户提供不同类别的信息集。如审计人员可运用该方法识别密集和稀疏的区域, 从而发现被审计数据的分布模式, 以及数据属性间的关系, 以进一步确定重点审计领域。企业的财务报表数据会随着企业经营业务的变化而变化, 一般来说, 真实的财务报表中主要项目的数据变动具有一定的规律性, 如果其变动表现异常, 表明数据中的异常点可能隐藏了重要的信息, 反映了被审计报表项目数据可能存在虚假成分。4. 关联分析。它通过利用关联规则可以从操作数据库的所有细节或事务中抽取频繁出现的模式, 其目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系。利用关联分析, 审计人员可通过对被审计数据库中的数据利用关联规则进行挖掘分析, 找出被审计数据库中不同数据项之间的联系, 从而发现存在异常联系的数据项, 在此基础上通过进一步分析, 发现审计疑点。 二、应对“大数据”时代，审计分析应做出的调整从以上分析过程中，我们不难看出“大数据”时代的数据存贮、处理、分析以及挖掘的各个方面虽然与传统方式相比，在技术层面上有了较大的改变，但是在基本的原理方面并没有显著的改变，原有的审计分析模式没有必要因为“大数据”时代的来临而急于做出相应的改变。然而“大数据”时代在给审计分析带来机遇的同时，还是给我们带给了相当大的冲击，对此我们有必要引起相当的重视，并在日后的信息化建设过程做出相应的调整。1、数据的存贮与处理。大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。基于块和文件的存储系统的架构设计需要进行调整以适应这些新的要求。审计部门在选择相应的存贮系统的时候，要对非结构化数据有足够的重视，做好采集的相关准备。同时随着采集数据的单位和年份越来越多，数据量必然是会有大规模的增长。即使是海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。同时，为了提高数据的处理能力，解决I/O的瓶颈问题，可以考虑各种模式的固态存储设备，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储都是可以考虑使用的设备。2、非结构化的数据处理。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。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。3、可视化的分析。数据分析的使用者有数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。“一个平台、两个中心”建设，是审计署目前信息化建设的重要内容。通过数据中心的建设，可以在相当程度上解决数据存储与处理的问题；而数据式审计分析平台，同样可以在一定程度上实行可视化分析的相当一部分功能，但是对于越来越庞大的非结构化数据的存储和处理，将会是审计部门接下来所面临的最大的挑战。

WGCNA原理及应用 WGCNA介绍： WGCNA（weighted gene co-expression network analysis，权重基因共表达网络分析）是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法，可将表达模式相似的基因进行聚类，并分析模块与特定性状或表型之间的关联关系，因此在疾病以及其他性状与基因关联分析等方面的研究中被广泛应用。 WGCNA算法是构建基因共表达网络的常用算法（详解： http://www.jianshu.com/p/94b11358b3f3 ）。WGCNA算法首先假定基因网络服从无尺度分布，并定义基因共表达相关矩阵、基因网络形成的邻接函数，然后计算不同节点的相异系数，并据此构建分层聚类树(hierarchical clustering tree)，该聚类树的不同分支代表不同的基因模块(module)，模块内基因共表达程度高，而分属不同模块的基因共表达程度低。最后，探索模块与特定表型或疾病的关联关系，最终达到鉴定疾病治疗的靶点基因、基因网络的目的。在该方法中module被定义为一组具有类似表达谱的基因，如果某些基因在一个生理过程或不同组织中总是具有相类似的表达变化，那么我们有理由认为这些基因在功能上是相关的，可以把他们定义为一个模块(module)。这似乎有点类似于进行聚类分析所得到结果，但不同的是，WGCNA的聚类准则具有生物学意义，而非常规的聚类方法(如利用数据间的几何距离)，因此该方法所得出的结果具有更高的可信度。当基因module被定义出来后，我们可以利用这些结果做很多进一步的工作，如关联性状，代谢通路建模，建立基因互作网络等。WGCNA的用处：这类处于调控网络中心的基因称为核心基因（hub gene），这类基因通常是转录因子等关键的调控因子，是值得我们优先深入分析和挖掘的对象。 在网络中，被调控线连接的基因，其表达模式是相似的。那么它们潜在有相似的功能。所以，在这个网络中，如果线条一端的基因功能是已知的，那么就可以预测线条另一端的功能未知的基因也有相似的功能。下面的问答来自基迪奥，也能加深对WGCNA的理解 问1、调控网络和共表达网络有什么区别？ 答：调控网络是个更广泛的概念，而共表达网络是调控网络的一种。 理论上我们可以利用各类信息构建调控网络（表达相关性，序列靶向关系、蛋白互作关系），另外调控网络构建的信息既可以来源真实的实验验证的关系，也可以来源生物信息的预测。而共表达网络特指利用基因间的表达相关性预测基因间调控关系的方法，而WGCNA又是共表达网络分析中最有效的方法之一。 问2、WGCNA分析适合的生物物种范围有规定么？ 答：没有限制。对于任何物种中心法则都是存在的，调控关系对于任何物种都是存在的，所以WGCNA没有物种限定。 问3、同一物种，不同来源的转录组数据（比如不同文章/资料来源的），可以放在一起做WGCNA分析吗？ 答：只要样本间有相似的生物学意义，是可以合并在一起做分析的。但要注意，不同批次之间的样本是有批次效应的，所以可能会带来一些误差，但是是可以放在一起分析的。 问4、相同材料不同处理之间，可以放在一起做WGCNA分析吗？比如重金属和盐碱处理。 答：可以的。这也正式WGCNA强大的地方，其可以将不同处理的样本，合并在一起做分析。其他方法则不一定有这么强大的能力，比如做基因表达趋势分析时，如果样本涉及到多个处理不同时期的时候，就不好合并分析（或合并后难以解读）。但WGCNA的方法关注的是调控关系，所以不管是多少个处理组，都可以很好的整合在一起做分析。 问5、不同批次的数据能放一起做WGCNA吗？ 答：可以的。虽然有批次的干扰，但是干扰对WGCNA网络没有太大影响。因为WGCNA不是做差异分析，而是基因的共表达。因为批次效应理论上不影响相关性。 问6、不同类型的材料，比如亲本和F1，适合放一起进行WGCNA么？ 答：如果是一个作图群体，当然亲本与F1是可以放在一起分析的，因为你只关心基因的表达模式，所以把亲本加进来是没有问题的。 问7、没有生物学重复，共3组，每组5个时间点能够做吗？ 答：理论上有15个样本，是可以做WGCNA分析的。并且，分析出来的结果对你的研究应该是非常有用的。至少他会比趋势分析更有意义，更加准确。 问8、一般说WGCNA的样品不少于15个，15个样品考虑重复吗？不同倍性的材料呢？ 答：15个样本这个是包含了生物学重复，比如5个时间点3个重复；在RNA-seq里面建议不要用不同倍性材料加进来。除非是有参考的多倍体，如果是无参的多倍体，不同倍性之间差异太大，会让调控网络不准确。所以用单一倍性的材料做调控网络会更加准确。 问9、可以将RNA-seq数据与蛋白组数据，甲基化数据放一起做WGCNA分析？ 答：不能与蛋白数据一起分析。因为WGCNA是基于相关系数的算法。所以最好一起分析的数据变异度是类似的，RNAseq变异非常大，而蛋白的数据变异很小，两者的变化不在一个数量级上面。所以两种数据放在一起分析不合理。 但RNA数据可以尝试跟甲基化数据一起分析。当然我们也建议RNA数据与代谢组数据一起分析，因为代谢组的数据变异也非常大。 问10、表达量和表达的基因数目差异太大的样品可以一起分析吗？比如样品A有2k个gene表达 而样品B有2w个gene表达了 AB可以一起分析吗？ 答：做WGCNA分析的时候，不能脱离生物学意义，既然要分析调控网络，那么应该分析有相似生物学意义的一组基因，比如说拿相似组织来一起做分析，比如不应该拿大脑的样本与脚趾的样本合并在一起做分析，因为很显然，这两个组织没有关联。如果两个样本之间是有相关联的生物学意义，哪怕表达的基因数不一样，或表达模式差异很大，那依然可以放在一起分析；但如果样本之间完全没有生物学意义，那么分析就没有意义。 问11、实验设计是case3个时间点（各点都有三个重复），control同样的3个时间点（每点三个重复），WGCNA怎么做？3个时间点和case-control两个因素能同时考虑进来分析吗？ 答：可以的。做WGCNA是更加合理的，因为有两个梯度的样本，如果只是做差异分析的话，逻辑可能非常复杂，做WGCNA分析是对样本特性更好的解析，可以直观看到基因在六个处理组里面是怎样表达的。 问12、可以拿混合样本分析吗？比如一个病原细菌跟人类细胞的基因，能说明细菌跟人类细胞基因有调控关系吗？ 答：可以。前提是病原菌有足够的数据并定量准确，并且这个分析是非常有意义的，最后可以说明这些病原菌可以调控哪些宿主基因。 问13、但是病原宿主混合分析的话，宿主蛋白不能分泌到宿主体内岂不是WGCNA生物学上也没有意义吗？ 答：依然有意义。即使病原的基因没有分泌到宿主里面，但是病原的蛋白是会影响宿主基因的调控的，比如某个细菌感染某个植物，虽然细菌的蛋白不能直接分泌到植物体内，但会影响植物蛋白的分泌。混在一起分析依然是有意义，可以看到植物里面到底哪个基因对细菌蛋白产生应答作用。 问14、芯片数据两分类，每组20个样本，能否每组单独做WGCNA？ 答：可以。WGCNA还有一种重要功能是做两个网络的比较，比如病人20个样本做一个调控网络，健康人做一个调控网络，然后两个网络做比较。 问15、WGCNA可以用来分析lncRNA对下游基因的调控分析吗？ 答：可以。WGCNA网络有利于预测lncRNA的潜在功能。 问16、构建网络是用所有表达基因还是差异基因？ 答：这个是具体问题具体分析。如果使用所有的基因分析，会导致运算量非常大。而也不是所有的基因在这个实验中都有生物学意义，所以我们会提前做一些过滤。 但用于分析的基因不一定是差异表达基因，有时可以用差异表达基因做一个并集，或通过计算变异系数将变异系数低的基因以及低表达的基因去除。但注意，如果你有关心的特定目标基因的话，应该尽量给予保留。 问17、关注某一个pathway上的基因以及调控因子之间的相关性，构建WGCNA网络的时候属于这个pathway的基因数量太少会不会影响结果呢？ 答：这不是问题。在一个调控网络里面，样本的某个pathway上，并不是所有基因参与调控（或存在差异性），所以在做WGCNA分析的时候，会做一些过滤，将有变化的基因挑出来再做分析。即分析的是某个pathway上有变化的基因，不需要分析pathway上所有的基因，只需要分析那些变化的基因就够了。 问18、前期筛选的时候，要选出在所有样本中变异系数比较大的基因呢？还是直接用差异表达的基因取并集？用基因还是转录本，哪个好呢？ 答：两则都可以，我推荐使用变异系数，选择那些变异较大的基因，来做下面的分析。然后建议用基因不要用转录本，因为转录本的定量是不准确的。 问19、变异系数一般取多大？ 答：具体问题具体分析。例如，没有特定目标的时候，可以先计算变异系数，将变异系数的百分之前50来做分析，把变异系数偏低的后面一半过滤掉。 问20、输入数据用FPKM合适吗？ 答：可以。 问21、RNA seq数据是RSEM值怎么办？ 答：RSEM值原始输出结果为reads数，如果是RSEM值建议做一个RPKM校正再做分析。 问22、除了RPKM值以外，做WGANA是否还需要其他数据？TCGA数据可否来做WGCNA分析？ 答：在做WGCNA分析必须要用表达量数据，但TCGA的数据某些层级没有表达量数据，没有表达量数据自然就无法做WGCNA分析。 问23、请问输入的基因样本的矩阵的时候，要不要对数据标准化？ 答：做WGCNA分析的时候，不需要对数据进行标准化，输入RPKM值就足以做这个分析。虽然一些文章会做log2处理，但我认为取了LOG2后，会让一些表达关系没有那么丰富。 问24、每个样本有3个生物学重复，不需要对三个重复的表达量求平均值代表该样本吗？ 答：注意，做WGCNA的时候每个样本是独立的，三个生物学重复样本是全部导入做分析，不是取均值再做分析，每个样本都是独立的。 问25、如果3个生物学重复，做WGCNA的时候是取三个值，还是用cuffdiff处理后取一个值？ 答：如果是生物学重复样本进行调控网络分析，每个样本独立使用，而不是取均值。 问26、请问将样本信息同模块特征值进行相关性分析的时候，样本信息是怎么处理的呢？比如不同取样点、不同性别什么的，这不是数量性状信息的，这种情况应该怎么处理呢？ 答：样本的任何信息都可以做模块相关性分析。比如相关时间点，可以按照先后量化为12134567。又如不同性别，男与女，可以定义为1，-1。任何性状量化为数字后，都可以进行相关性分析。 问27、怎么将模块与性状对应起来呢有些性状不好量化，如果直接将模块与分组对应，如何实现， 不需要量化指标么？ 答：首先需要将性状量化，如果无法将性状量化，那么就无法分析。至于分组信息，也可以量化为类似00001111000（1代表一种组别，2代表另一组组别），实现分组信息的数字化。 问28、基因数量为3w左右时，modules数量为多少结果较为理想？怎么评价聚类效果的好坏？ 答：modules数量没有标准，modules数量无法评估模块分的好坏，分组是否合理应该看树的树形图，比如树的分支很清晰就说明模块式清晰的。modules数量数由生物性状决定的。比如样本表达信息很丰富的时候，modules数量会很多；如果样本的基因表达相对单一，modules数量就会比较少。 问29、我运行例子的时候，得出来基因之间的direction全是undirected，这和前面的几种关系有什么区别？ 答：WGCNA是一个undirected的方法，它的网络是无方向的，有相关关系但是无方向。 问30、如果做有向网络的构建，您推荐那些方法？ 答：很多方法，例如贝叶斯的方法。 问31、非模式物种可以得出基因之间的相互关系类型么？得出的结果也是undirected么？ 答：WGCNA是基于表达两处理的，所以即使是非模式生物，当然也可以他们之间关系，并且关系也是一个无向网络。 问32、选择几个表型数据进行结合分析比较好 答：越多越好，看实验设计。 问33、感染小鼠，5个时间点，3个重复，找不到合适的表型怎么办？ 答：如果找不到合适表型，可以找某个时间点应答的基因，本身基因的表达趋势已经有某种生物学意义的。没有找到合适表型，也可以看变化趋势。不一定要做表型的相关分析，其他分析也是很有趣的。例如，可以对模块功能的富集分析，其实都是可以帮助你找到特定模块的。所以不用纠结于做某个表型的关联分析。 问34、weight就是tom值吗？ 答：是的。 问35、剪模块是怎么做的？是根据TOM划分吗？需要自己设定，还是R自动的？ 答：剪模块是R中自动完成的，不需要划分，但合并的时候你可以设定一个指标，比如差异度是0.25。 问36、看WGCNA说明是用相异矩阵D（D=1-TOM）去做聚类，然后动态剪切？ 答：用TOM值来构建矩阵，TOM值就是两个样本的相似度，1-TOM值就是两个样本的差异度，相似度与差异度可以理解为一个东西，并不矛盾。 问37、模块特征值和样本性状相关分析的具体方法是？ 答：R包用的是计算相关系数的方法。 问38、WGCNA里面一般会提到hubgene，如何确定hubgene? 答：在WGCNA分析里面，每个基因都会计算连通性，连通性高的就是hubgene。 问39、在R中安装“”WGCNA“”说不适合R3.3.1，那适合哪个版本？ 答：WGCNA应该是所有版本都适合，如果版本没有可以考虑降低R软件的版本，这个对分析没有影响。因为不同R版本是一样的。 问40、用STEM分析的时候拟合多少个模型合适？ 答：建议不要超过20个。模块太多不好分析。 参考网站： http://tiramisutes.github.io/2016/09/14/WGCNA.html http://www.jianshu.com/p/94b11358b3f3 http://www.omicshare.com/class/home/index/classdetail?id=20

FCMFarrel Continuous Mixer 法雷尔式连续搅拌机

k均值聚类算法的输入包括聚类个数K和n个数据对象。K均值聚类是一种常用的分类聚类算法，它可以根据输入数据的不同特征和分析特征之间的关系，将原始数据分类为若干个“簇”以达到分类聚类的目的。一、K均值聚类算法流程1、初始化：确定聚类的簇数K，并为每个簇选择一个初始中心点。2，分配：将每个数据点分配到离它最近的中心点，同一个中心点的数据点属于同一个簇。3，更新：计算每个簇的中心点，并用新的中心点替换原来的中心点。4，重复：重复上述步骤，直到簇的划分不再发生变化或者达到最大的迭代次数，结束算法。二、K-均值聚类算法的工作原理算法首先随机从数据集中选取K个点作为初始聚类中心，然后计算各个样本到聚类中的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心，如果相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本调整结束，聚类准则函数已经收敛。本算法的一个特点是在每次失代中都要考察每个样本的分类是否正确。若不正确，就要调整，在全部样本调整完后，再修改聚类中心，进入下一次迭代。如果在一次迭代算法中，所有的样本被正确分类，则不会有调整，聚类中心也不会有任何变化，这标志着已经收敛，因此算法结束。三、K均值聚类算法优缺点K均值聚类算法的优点是算法结构清晰，思路简单，实现简单，易于解释，而且精度可以达到非常好的水平。但是，该算法也存在一些缺点，即需要事先指定簇数K，如果指定的K值过大或者过小，都会影响聚类的结果，另外，K均值聚类算法也假定数据点存在较强的聚类特性，如果数据存在噪声或者彼此间的相对位置比较模糊，算法的效果就会受到很大的影响。四、K均值聚类的应用K均值聚类的应用非常广泛，它可以用于数据挖掘、图像处理、机器学习等领域，它可以用于从原始数据中提取出有价值的信息，并将无关的数据清除，为数据分析提供科学的依据。K均值聚类算法有助于加快计算速度，可以有效地提高计算机处理大数据量的能力，提高计算机数据处理的精度。

主成分分析与因子分析及SPSS实现一、主成分分析（1）问题提出在问题研究中，为了不遗漏和准确起见，往往会面面俱到，取得大量的指标来进行分析。比如为了研究某种疾病的影响因素，我们可能会收集患者的人口学资料、病史、体征、化验检查等等数十项指标。如果将这些指标直接纳入多元统计分析，不仅会使模型变得复杂不稳定，而且还有可能因为变量之间的多重共线性引起较大的误差。有没有一种办法能对信息进行浓缩，减少变量的个数，同时消除多重共线性？这时，主成分分析隆重登场。（2）主成分分析的原理主成分分析的本质是坐标的旋转变换，将原始的n个变量进行重新的线性组合，生成n个新的变量，他们之间互不相关，称为n个“成分”。同时按照方差最大化的原则，保证第一个成分的方差最大，然后依次递减。这n个成分是按照方差从大到小排列的，其中前m个成分可能就包含了原始变量的大部分方差（及变异信息）。那么这m个成分就成为原始变量的“主成分”，他们包含了原始变量的大部分信息。注意得到的主成分不是原始变量筛选后的剩余变量，而是原始变量经过重新组合后的“综合变量”。我们以最简单的二维数据来直观的解释主成分分析的原理。假设现在有两个变量X1、X2，在坐标上画出散点图如下：可见，他们之间存在相关关系，如果我们将坐标轴整体逆时针旋转45°，变成新的坐标系Y1、Y2，如下图：根据坐标变化的原理，我们可以算出：Y1 = sqrt(2)/2 * X1 + sqrt(2)/2 * X2Y2 = sqrt(2)/2 * X1 – sqrt(2)/2 * X2其中sqrt(x)为x的平方根。通过对X1、X2的重新进行线性组合，得到了两个新的变量Y1、Y2。此时，Y1、Y2变得不再相关，而且Y1方向变异（方差）较大，Y2方向的变异（方差）较小，这时我们可以提取Y1作为X1、X2的主成分，参与后续的统计分析，因为它携带了原始变量的大部分信息。至此我们解决了两个问题：降维和消除共线性。对于二维以上的数据，就不能用上面的几何图形直观的表示了，只能通过矩阵变换求解，但是本质思想是一样的。二、因子分析（一）原理和方法：因子分析是主成分分析的扩展。在主成分分析过程中，新变量是原始变量的线性组合，即将多个原始变量经过线性（坐标）变换得到新的变量。因子分析中，是对原始变量间的内在相关结构进行分组，相关性强的分在一组，组间相关性较弱，这样各组变量代表一个基本要素（公共因子）。通过原始变量之间的复杂关系对原始变量进行分解，得到公共因子和特殊因子。将原始变量表示成公共因子的线性组合。其中公共因子是所有原始变量中所共同具有的特征，而特殊因子则是原始变量所特有的部分。因子分析强调对新变量（因子）的实际意义的解释。举个例子：比如在市场调查中我们收集了食品的五项指标（x1-x5）:味道、价格、风味、是否快餐、能量，经过因子分析，我们发现了：x1 = 0.02 * z1 + 0.99 * z2 + e1x2 = 0.94 * z1 – 0.01 * z2 + e2x3 = 0.13* z1 + 0.98 * z2 + e3x4 = 0.84 * z1 + 0.42 * z2 + e4x5 = 0.97 * z1 – 0.02 * z2 + e1（以上的数字代表实际为变量间的相关系数，值越大，相关性越大）第一个公因子z1主要与价格、是否快餐、能量有关，代表“价格与营养”第二个公因子z2主要与味道、风味有关，代表“口味”e1-5是特殊因子，是公因子中无法解释的，在分析中一般略去。同时，我们也可以将公因子z1、z2表示成原始变量的线性组合，用于后续分析。（二）使用条件：（1）样本量足够大。通常要求样本量是变量数目的5倍以上，且大于100例。（2）原始变量之间具有相关性。如果变量之间彼此独立，无法使用因子分析。在SPSS中可用KMO检验和Bartlett球形检验来判断。（3）生成的公因子要有实际的意义，必要时可通过因子旋转（坐标变化）来达到。三、主成分分析和因子分析的联系与区别联系：两者都是降维和信息浓缩的方法。生成的新变量均代表了原始变量的大部分信息且互相独立，都可以用于后续的回归分析、判别分析、聚类分析等等。区别：（1）主成分分析是按照方差最大化的方法生成的新变量，强调新变量贡献了多大比例的方差，不关心新变量是否有明确的实际意义。（2）因子分析着重要求新变量具有实际的意义，能解释原始变量间的内在结构。SPSS没有提供单独的主成分分析方法，而是混在因子分析当中，下面通过一个例子来讨论主成分分析与因子分析的实现方法及相关问题。 一、问题提出 男子十项全能比赛包含100米跑、跳远、跳高、撑杆跳、铅球、铁饼、标枪、400米跑、1500米跑、110米跨栏十个项目，总分为各个项目得分之和。为了分析十项全能主要考察哪些方面的能力，以便有针对性的进行训练，研究者收集了134个顶级运动员的十项全能成绩单，将通过因子分析来达到分析目的。 二、分析过程 变量视图： 数据视图（部分）： 菜单选择（分析->降维->因子分析）：打开因子分析的主界面，将十项成绩选入”变量“框中（不要包含总分），如下： 点击”描述“按钮，打开对话框，选中”系数“和”KMO和Bartlett球形度检验“：上图相关解释：”系数“：为变量之间的相关系数阵列，可以直观的分析相关性。”KMO和Bartlett球形度检验“：用于定量的检验变量之间是否具有相关性。点击”继续“，回到主界面，点击”抽取“，打开对话框。”方法“ =>”主成分“，”输出“=>”未旋转的因子解“和”碎石图“，”抽取“=>”基于特征值“，其余选择默认。解释：①因子抽取的方法：选取默认的主成分法即可，其余方法的计算结果可能有所差异。②输出：”未旋转的因子解”极为主成分分析结果。碎石图有助于我们判断因子的重要性（详细介绍见后面）。③抽取：为抽取主成分（因子）的方法，一般是基于特征值大于1，默认即可。点击”继续“，回到主界面，点击”确定“，进入分析。输出的主要表格如下：（1）相关性检验因子分析要求变量之间有相关性，所以首先要进行相关性检验。首先输出的是变量之间的相关系数矩阵：可以直观的看到，变量之间有相关性。但需要检验，接着输出的是相关性检验： 上图有两个指标：第一个是KMO值，一般大于0.7就说明不了之间有相关性了。第二个是Bartlett球形度检验，P值<0.001。综合两个指标，说明变量之间存在相关性，可以进行因子分析。否则，不能进行因子分析。（2）提取主成分和公因子接下来输出主成分结果：这就是主成分分析的结果，表中第一列为10个成分；第二列为对应的”特征值“，表示所解释的方差的大小；第三列为对应的成分所包含的方差占总方差的百分比；第四列为累计的百分比。一般来说，选择”特征值“大于1的成分作为主成分，这也是SPSS默认的选择。在本例中，成分1和2的特征值大于1，他们合计能解释71.034%的方差，还算不错。所以我们可以提取1和2作为主成分，抓住了主要矛盾，其余成分包含的信息较少，故弃去。下面，输出碎石图，如下： 碎石图来源于地质学的概念。在岩层斜坡下方往往有很多小的碎石，其地质学意义不大。碎石图以特征值为纵轴，成分为横轴。前面陡峭的部分特征值大，包含的信息多，后面平坦的部分特征值小，包含的信息也小。由图直观的看出，成分1和2包含了大部分信息，从3开始就进入平台了。接下来，输出提取的成分矩阵：上表中的数值为公因子与原始变量之间的相关系数，绝对值越大，说明关系越密切。公因子1和9个运动项目都正相关（注意跑步运动运动的计分方式，时间越短，分数越高），看来只能称为“综合运动”因子了。公因子2与铁饼、铅球正相关，与1500米跑、400米跑负相关，这究竟代表什么意思呢？看来只能成为“不知所云”因子了。（三）因子旋转前面提取的两个公因子一个是大而全的“综合因子”，一个不知所云，得到这样的结果，无疑是分析的失败。不过，不要灰心，我们可以通过因子的旋转来获得更好的解释。在主界面中点击“旋转”按钮，打开对话框，“方法”=>“最大方差法”，“输出”=>“旋转解”。点击“继续”，回到主界面点击“确认”进行分析。输出结果如下： 这是选择后的成分矩阵。经过旋转，可以看出：公因子1得分越高，所有的跑步和跨栏成绩越差，而跳远、撑杆跳等需要助跑类项目的成绩也越差，所以公因子1代表的是奔跑能力的反向指标，可称为“奔跑能力”。公因子2与铁饼和铅球的正相关性很高，与标枪、撑杆跳等需要上肢力量的项目也正相关，所以该因子可以成为“上肢力量”。经过旋转，可以看出公因子有了更合理的解释。（四）结果的保存在最后，我们还要将公因子储存下来供后续使用。点击“得分”按钮，打开对话框，选中“保存为变量”，方法采用默认的“回归”方法，同时选中“显示因子得分系数矩阵”。SPSS会自动生成2个新变量，分别为公因子的取值，放在数据的最后。同时会输出一个因子系数表格：由上图，我们可以写出公因子的表达式（用F1、F2代表两个公因子，Z1~Z10分别代表原始变量）：F1 = -0.16*Z1+0.161*Z2+0.145*Z3+0.199*Z4-0.131*Z5-0.167*Z6+0.137*Z7+0.174*Z8+0.131*Z9-0.037*Z10F2同理，略去。注意，这里的变量Z1~Z10，F1、F2不再是原始变量，而是标准正态变换后的变量。

数据分析师的职位要求 ：x0dx0ax0dx0a　　1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；x0dx0a　　2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；x0dx0a　　3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；x0dx0a　　4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；x0dx0a　　5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；x0dx0a　　6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。x0dx0ax0dx0a　　1、态度严谨负责x0dx0a　　严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。x0dx0ax0dx0a　　2、好奇心强烈x0dx0a　　好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。x0dx0ax0dx0a　　3、逻辑思维清晰x0dx0a　　除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。x0dx0a　　通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。x0dx0ax0dx0a　　4、擅长模仿x0dx0a　　在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。x0dx0ax0dx0a　　5、勇于创新x0dx0a　　通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。x0dx0ax0dx0a技能要求：x0dx0ax0dx0a1、懂业务。x0dx0a从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。x0dx0a2、懂管理。x0dx0a一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。x0dx0a3、懂分析。x0dx0a指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。x0dx0a4、懂工具。x0dx0a指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。x0dx0a5、懂设计。x0dx0a懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的方法种类1、基于学习策略的分类（1）模拟人脑的机器学习符号学习：模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。神经网络学习（或连接学习）：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。（2）直接采用数学方法的机器学习：主要有统计机器学习。统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。2、基于学习方法的分类（1）归纳学习符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2）演绎学习（3）类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。（4）分析学习：典型的分析学习有解释学习、宏操作学习。3、基于学习方式的分类（1）监督学习（有导师学习）：输入数据中有导师信号，以概率函数、代数函数或人工神经网络为基函数模型，采用迭代计算方法，学习结果为函数。（2）无监督学习（无导师学习）：输入数据中无导师信号，采用聚类方法，学习结果为类别。典型的无导师学习有发现学习、聚类、竞争学习等。（3）强化学习（增强学习）：以环境反馈（奖/惩信号）作为输入，以统计和动态规划技术为指导的一种学习方法。4、基于数据形式的分类（1）结构化学习：以结构化数据为输人，以数值计算或符号推演为方法。典型的结构化学习有神经网络学习、统计学习、决策树学习、规则学习。（2）非结构化学习：以非结构化数据为输人，典型的非结构化学习有类比学习案例学习、解释学习、文本挖掘、图像挖掘、Web挖掘等。5、基于学习目标的分类（1）概念学习：学习的目标和结果为概念，或者说是为了获得概念的学习。典型的概念学习主要有示例学习。（2）规则学习：学习的目标和结果为规则，或者为了获得规则的学习。典型规则学习主要有决策树学习。（3）函数学习：学习的目标和结果为函数，或者说是为了获得函数的学习。典型函数学习主要有神经网络学习。（4）类别学习：学习的目标和结果为对象类，或者说是为了获得类别的学习。典型类别学习主要有聚类分析。（5）贝叶斯网络学习：学习的目标和结果是贝叶斯网络，或者说是为了获得贝叶斯网络的一种学习。其又可分为结构学习和多数学习。

《模式识别原理》是由孙亮编写，北京工业大学出版社于2009年出版发行。该书为信息控制类各专业对于模式识别应用技术的学习而编写的教材，主要介绍关于模式识别的一些基础知识。主要内容包括：绪论，贝叶斯分类器，线性判别函数，结构法模式识别，特征空间分析，非参数模式识别方法，聚类分析，K-L变换与应用，人工神经网络，统计学习理论与支撑向量机等一些基础知识。本书适用于高等院校信息控制类专业及其他工科相关专业的硕士研究生以及大学本科生作为教材使用，也适用于其他相关的专业人员阅读参考。

1.数据管理专家 Foxtable将Excel、Access、Foxpro以及易表的优势融合在一起，普通用户不需要编写任何代码，即可高效完成日常数据管理工作，真正做到拿来即用。2.程序开发专家 Foxtable不仅是一个优秀的应用软件，同时又是一个高效率的开发工具，几乎人人都能掌握。普通人也能开发出让资深程序员目瞪口呆的软件，不再是天方夜谭。3.报表输出专家 Foxtable提供了四大报表设计工具，既有可视化的，也有使用模板和代码的，不仅能快速设计和输出各种复杂报表，还可轻松开发各种票据套打程序。4.数据统计专家 Foxtable提供了汇总模式、分组统计、交叉统计等多种统计工具，不仅性能卓越，而且使用简单，用户只需单击几次鼠标，即可得到任何想要的统计结果。5.融合B/S和C/S优势 Foxtable创造性地融合了B/S和C/S的优势，用户开发的项目不仅像B/S软件一样可以远程部署，同时又像C/S软件那样，具备良好的用户体验和交互性。6.海量数据管理 Foxtable不仅内建数据库，还支持SQL Server和Oracle，并提供了动态加载、分页加载、后台统计等功能，使得普通用户也能轻松开发海量数据管理系统。、 操作简便 界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 2、 编程方便 具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。 3、 功能强大 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。 4、 全面的数据接口 能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt, word, PPT及html格式的文件。 5、 灵活的功能模块组合 SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。 6、针对性强SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。VB.NET应用范围广泛，而且使用其进行编程会给开发人员带来一种不一样的感觉。可以为程序员们打造一个安全稳定的开发环境。水晶报表可以由很多的方法得到，其中一个就是使用VB.NET来创建，VB.NET水晶报表提供了非常丰富模型以使我们能够在运行时操作属性和方法。如果你正在使用VB.NET开发.Net程序，那么你就不需要再安装其它软件了，因为他已经内嵌在VB.NET中了。 VB.NET水晶报表有下面一些主要的优点：◆快速的报表开发◆能够导出成为复杂的交互性图表◆可以与其它控件一起在WebForm中使用◆能够动态地将报表导出成为.pdf,.doc,xls,html,rtf等多种格式

看网站：分子遗传育种或者：http://www.bioon.com/Index.asp绝对有你要答案！ 去找找下边的文献全文看看吧：遗传育种AFLP分子标记在玉米优良自交系优势群划分中的应用 吴敏生 王守才 戴景瑞 《作物学报》 2000 26(1) 摘 要：利用AFLP分子标记技术研究了17个玉米优良自交系的遗传多样性，4个AFLP引物组合分别扩增出30、30、44、41条多态性带，平均每个引物组合扩出36.25条带，4个引物组合共扩增出145条带，每一个引物组合都可将17个自交系完全分开。利用AFLP数据、进行聚类分析，将17个优良自交系聚为6群，结果表明，用AFLP标记进行玉米优势群划分与自交系系谱亲缘关系基本一致，AFLP技术可以用于玉米自交系的遗传多样性研究和优势群划分。从事紧凑型玉米育种的回顾与展望 李登海 《作物杂志》 2000 (5) 摘 要：从探索我国玉米高产道路，进行夏玉米高产攻关研究开始，讲述了在高产试验中从平展型玉米杂交种发展到应用紧凑型玉米杂交种的历史过程，并通过紧凑型玉米与平展型玉米的株型比较试验，证明了紧凑型玉米较平展型玉米的增产作用，结合紧凑型玉米杂交种的生理特征，探索良种良法配套技术，创造出16444.35kg／hm2的夏玉米高产记录。选育出20多个被全国玉米育种单位广泛应用的紧凑型玉米自交系，所选育的紧凑型玉米杂交种占全国玉米种植面积的1／3以上。推动了我国玉米育种和高产栽培研究事业的发展。本文对紧凑型玉米育种的发展提出了作者的观点。带遗传标记的玉米基因雄性不育的发现及遗传和利用研究 林晓怡 杨典洱 林建兴 《作物学报》 2000 26(2) 摘 要：1992年在玉米族远缘杂交组合3402F3（丹340×403－2）中首次发现带标记性状的基因雄性不育（GMS）材料。遗传分析结果表明，不育性受1对隐性基因控制。当不育株（A）与可育株（B）进行兄妹交，育性分离比例接近1∶1；而可育株（B）自交的后代，可育株与不育株的分离比例为3∶1。连锁遗传分析结果证明，不育基因（ms °）与标记性状基因（plf）紧密连锁，未发现有交换现象，它们可能位于同一染色体同一位点上。经过不育株5代兄妹交已选出几个高产核不育两用系。通过测交筛选出一个强优势高产恢复系HR－1。利用高产核不育系与强优恢复系配制出两个超高产玉米杂交种；小区（0.0066hm2）产量分别为72.0kg和78.1kg，比对照掖单13号增产18.6％和28.7％。本文还讨论了带遗传标记的高产核不育两用系的应用前景，并提出进一步研究ms°－plf基因的设想。利用SSR标记研究玉米自交系的遗传变异 李新海 傅骏骅 张世煌 《中国农业科学》 2000 33(2) 摘 要：利用SSR标记研究了21个玉米（Zea mays L.）自交系的遗传变异，初步进行了杂种优势群划分。从69对SSR引物中筛选出43对扩增产物具有稳定多态性的引物。43对引物在供试材料中共检测出127个等位基因变异，每对引物检测等位基因2～7个，平均为2.95个；平均多态性信息量为0.511。21个自交系之间的遗传相似系数变化范围为0.480～0.768，平均为0.627。 UUPGMA 聚类分析结果表明，供试自交系可分为2个类群。黄早四自成1群；其余20个自交系又分为5个亚群。生产上利用的高产杂交组合的亲本均属于不同的类群（亚群），而在类群（亚群）内未发现高产组合。研究发现8对具有较高多态性信息量的引物，利用这些引物可以对供试材料进行初步鉴定。研究表明，利用SSR标记可以进行玉米自交系遗传变异分析，并用于杂种优势群划分。我国21世纪玉米遗传育种工程技术展望 李晚忱 荣廷昭 《玉米科学》 2000 8(2) 摘 要：介绍了国外玉米遗传育种工程在分子生物学和基因工程技术等方面的研究动态，根据我国玉米遗传育种研究工作面临的艰苦任务和有待解决的主要问题，提出了21世纪初的发展策略。玉米三种遗传效应研究现状与技术集成 段民孝 宋同明等 《玉米科学》2001，01 摘 要：通过大量详实资料，对玉米杂种优势、雄性不育、油分基因花粉直感等三种遗传效应的研究历史与现状作了详细概述，根据相关的遗传理论与实践，提出了将三种遗传效应进行技术集成的可能性，从而形成一种高产优质玉米生产模式，有可能是未来玉米生产的发展方向。山东省八九十年代玉米杂种优势模式的利用 宋再华 史新海 彭守华 于福新《杂粮作物》2001，2 摘 要：通过对山东省1980～1999年生产上推广的37个主要玉米杂交种进行分析，总结探索出山东省八九十年代有10种杂种优势主体模式和19种子模式。其中，应用最多的主体模式为BSSS群×唐四平头群，子模式为8112亚群×唐四平头群、XL80亚群×唐四平头群和C103亚群×唐四平头群。玉米轮回选择的现状与展望 谢俊贤 《杂粮作物》2001，2 摘 要：系统回顾了国内外玉米轮回选择的研究进展；扼要介绍了我国学者近年来提出的4种新的玉米轮回选择改良方法；同时对有关的几个重要问题进行了展望。玉米产量性状配合力遗传分析 王向东 高根来 张风琴《玉米科学》2001，01 摘 要：通过对8个中晚熟玉米自交系产量性状进行双列杂交分析，表明各个自交系产量性状的一般配合力与特殊配合力存在显著差异，玉米杂交种F1的产量构成受到一般配合力与特殊配合力的共同作用，用特殊配合力对F1的作用大于一般配合力。特殊配合力高低与一般配合力无明显相关关系。因此在玉米杂交种组配与自交系改良工作中，既要兼顾双亲的一般配合力与特殊配合力，又要保持杂交优势利用模式与选系模式的种质关系。玉米主要品质性状的配合力分析 祁新 赵颖君 邬信康等《玉米科学》2001，01 摘 要：采用不完全双列杂交法，对普通玉米4个品质性状(淀粉、油分、蛋白质、赖氨酸含量)的GCA和SCA及其相关进行了分析。同一品质性状不同亲本的GCA差异较大，同一自交系不同品质性状的GCA也有差异，同一品质性状因组合不同而SCA也不一样。亲本自交系的GCA和SCA对杂种的品质性状有重要作用，二者不能相互代替。玉米雄性不育性研究Ⅷ.对玉米YⅡ-1不育胞质线粒体DNA RFLP分析 秦泰辰 徐明良等《作物学报》2001，2 摘 要：以玉米T、S、C群及新选育的YⅡ-1不育系为材料，用这4类群不育胞质线粒体DNA，经4种限制性内切酶酶切，长距凝胶分离酶切片段获得高分辨率的清晰谱带。再以5种线粒体特异的基因片段作为探针与酶切条带杂交，结果表明：T、S、C群表现较多差异的杂交带型，持有明显的多态性，YⅡ-1型杂交带与T、S群区别明显，与C群有少量差异。这为从遗传组成上区分不育胞质类群和YⅡ-1型不育系的归群提供试验依据。近等基因背景下对玉米胚乳突变基因ae的遗传效应研究 滕文涛 宋同明等《作物学报》2001，2 摘 要：采用8个生产上常用的常规玉米自交系以及它们的ae近等基因系各组配16个组合进行裂区试验。测定等基因背景各对组合的直链淀粉含量、千粒重、小区产量及其它农艺性状。结果表明，纯合aeae的组合与同型马齿型组合相比千粒重、小区产量普遍降低而直链淀粉含量显著提高，遗传背景对ae基因的表达有重要影响，自交系和杂交种中可能存在着对ae基因表达不同数量的修饰基因。利用RFLP和SSR标记划分玉米自交系杂种优势群的研究 袁力行 傅骏骅 张世煌等《作物学报》2001，2 摘 要：利用RFLP和SSR标记对29个玉米自交系进行杂种优势群划分，筛选出56个多态性RFLP探针酶组合，66对多态性SSR引物，分别在供试材料中检测到187个和232个等位基因变异。两种方法比较表明，SSR标记的平均多态性信息量(PIC，0.54)高于RFLP(0.42)；但对供试材料的遗传多样性评价基本一致，平均遗传相似系数(GS)分别为0.64和0.62。综合RFLP和SSR分析结果进行聚类分析，将供试材料划分为四平头，旅大红骨，LSC，BSSS和PA五个类群，划分结果与系谱分析基本一致，并把系谱来源不清的种质划分到相应的杂种优势群。其中PN群的确认，进一步完善了我国玉米种质杂种优势群的基本框架，为育种实践提供了有价值的信息。玉米遗传转化系统的研究进展 王罡等 《遗传》2001，1 摘 要：本文介绍了近年来玉米遗传转化系统的建立、基因导入手段、方法等方面的研究进展。玉米野生近缘种类玉米的研究和利用 李冬郁等《玉米科学》2001，2 摘 要：玉米的野生近缘植物类玉米有两个种,一为一年生墨西哥类玉米,一为多年生类玉米.多年生类玉米有两个变种,一为四倍体多年生类玉米,一为二倍体多年生类玉米,它们是玉米属中除玉米种之外的另外两个种.这些野生种在自然界的严酷竞争和自然选择条件下形成了许多优良特征、特性,特别在抗逆性、抗病虫害、品质等方面.将其有益基因导入到栽培玉米获得丰富的多样性的种质遗传资源,以创建新的基因库,是提高玉米育种水平和效率、加快育种进程的重要基础和途径.通过玉米与其野生类玉米杂交,我们正从其杂种后代中选育出大批在粮食用和饲料用等方面有利用价值的优良植株并建立株系,从中选育出了优良异源自交系并配制出优良杂交种用于生产。分子标记在玉米遗传育种中的应用 王彩洁等《玉米科学》2001，3 摘 要：本文综述了近年来分子标记技术在玉米目标基因的标记、玉米自交系亲缘关系与遗传多样性研究、QTL分析、杂种优势研究中的应用.3个玉米细胞质雄性不育系的选育及分组鉴定 李晚忱等《作物学报》3 摘 要：从地理远缘杂交和亲缘远缘杂交群体中，分离选育川G、类2、类3三个玉米细胞质雄性不育系。恢保关系鉴定和线粒体DNA的RFLP分析表明，三个不育系均属C组细胞质雄性不育。但是，从线粒体DNA的RFLP带型可以推断，川G与类2、类3以及参试C组不育系属于不同亚组，对克服C组细胞质雄性不育的遗传单一性具重要意义。这三个不育系的不育性稳定且恢复容易，用以转育的生产用不育系，已经推广应用。利用cDNA―AFLP技术研究玉米基因的差异表达 吴敏生 高志环 戴景瑞《作物学报》3 摘 要：利用cDNA-AFLP技术，对玉米强优势组合和弱优势组合及其双亲自交系在苗期和雄穗生长锥伸长期的基因表达进行了分析。结果表明，玉米强优势组合和弱优势组合的基因表达有明显差异，基因表达有多种类型，表现出质和量的差异，不仅有增强，也有双亲沉默，弱优势组合双亲沉默的数量在苗期和雄穗生长锥伸长期均高于强优势组合，杂种优势的大小可能与双亲基因间的抑制有关。玉米细胞质线粒体DNA RFLP分类研究 李小琴等《作物学报》2001，4 摘 要：本实验用4个酶、4个探针组成16个酶/探针组合对玉米N、T、C、S、WBMs、801CMS等细胞质进行了线粒体DNA(mtDNA)RFLP分析。一方面对玉米细胞质 mtDNARFLP 分类方法进行研究，证明只要酶/探针技术体系合适，可以通过该方法对细胞质进行快速准确地分类；提出探针的选择是主要的，酶次之；认为PstⅠ/B30、HindⅢ/pBcmH3、BamHⅠ/pHJ2-7-1三个酶/探针可以作为mtDNA RFLP分类技术体系。另一方面，用 mtDNA RFLP分 类法把新发现的 WBMs 不育胞质划分为S组，801CMS划分为C组。CIMMYT群体与中国骨干玉米自交系杂种优势关系的研究 李新海等《作物学报》2001，5 摘 要：本文旨在采用NCⅡ遗传交配设计,通过在武汉的两年试验研究10份 CIMMYT 群体与我国骨干玉米自交系之间的杂种优势关系,以探讨利用外来种质拓宽我国玉米种质遗传基础的途径.试验结果表明:在与我国优良骨干自交系交配的组合中,群体Staygreen、群体43-C11和群体21-C2三个群体穗部性状表现较好,单株产量一般配合力高,表现出较高的利用潜力.在供试的50份组合中,有13份组合的对照优势为正值,其中涉及到含有Tuxpeno血缘的3个群体(群体43-C11、群体21-C2、群体49-C6)的组合达8份,占61.54%.在4份强优势组合中,群体43-C11和群体21-C2参与形成的有3份.这些结果暗示我国现有的优良种质与Tuxpeno种质的配对有可能组成具有较大潜力的杂种优势模式.A8833和A9245群体诸性状一般配合力表现较差,与供试的我国骨干玉米自交系的杂种优势较低.群体32、基因库19-C19、黄粒综合种C3和P500四个群体农艺性状一般配合力表现中等,产量一般配合力不高,但可以作为特殊种质资源加以利用.本文的研究结果为有效利用这批外引种质提供了重要信息。优质蛋白玉米自交系产量的特殊配合力及其杂种优势模式的初步分析 番兴明等《作物学报》2001，6 摘 要：对从国际玉米小麦改良中心(CIMMYT)引入的及省内自育的10个优质蛋白玉米(QPM)优良系进行了配合力分析及杂模式的初步研究.通过部分双列杂交获得45个杂交组合,并种植在云南省的3种不同生态条件下进行观察鉴定.产量的方差分析结果表明,品种之间、环境之间的差异达到极显著水平,而重复之间不显著;产量的一般配合力差异达极显著水平,而特殊配合力的差异不显著.杂交组合CML147噪ML23具有最高产量(8512.95kg/hm2),杂交组合YML102噪ML12具有最低产量(1486.05kg/hm2).自交系YML23产量的一般配合力效应值最高(90.90),自交系CML149(35.19)和CML147(30.57)产量的一般配合力效应值也较高;而自交系CML174产量的一般配合力效应值最低(-66.23).自交系CML140与YML102具有最高的产量特殊配合力效应值(95.95),自交系CML140与YML29产量的特殊配合力效应值也较高(86.31);而自交系YML12与YML102产量的特殊配合力效应值最低(-178.19).根据杂交组合产量性状的配合力分析,可初步将这10个优质蛋白玉米自交系划分为4个杂种优势群和4种杂种优势模式。利用RFLP和SSR标记划分玉米自交系杂种优势群的研究 袁力行 傅骏骅 张世煌等优质蛋白玉米遗传育种研究进展 丁占生 《中国农业科学》 2000 33(增刊) 摘 要：从遗传规律、种质资源、品种选育3个方面对优质蛋白玉米研究进行了综述。opaque－2基因可调节醇溶蛋白的合成，改善胚乳蛋白质品质；修饰基因可克服opaque－2基因的负面效应，作用机理可能与γ－醇溶蛋白含量增加有关。将opaque－2基因和修饰基因导入普通玉米种质，选育出若干优质蛋白玉米基因库、群体，并进行杂种优势和配合力研究。今后应注重遗传规律研究，为育种提供新思路、新方法。热带、亚热带地区结合杂交种选育继续拓宽遗传基础，温带地区应重点开展种质的引入、改良及创新研究，在育种工作中应用简便、有效的品质检测方法和分子标记辅助选择技术。玉米根系性状的遗传及相关分析 王秀全 陈光明 何丹 《中国农业科学》 2000 33(增刊) 摘 要：对玉米根系性状的遗传及相关研究结果表明：各根系性状在不同亲本间存在真实的遗传差异；不同亲本之间，根系性状的配合力存在显著差异，这为组配出根系发达的玉米杂交种提供了遗传基础。同时根系性状中气生根条数、根鲜重、根干重、根总长、根总条数等性状的遗传以加性效应为主，遗传力较高，能稳定遗传，其转育及早代选择有效。相关分析表明，气生根条数与根鲜重、根干重、根总长、根总条数、土壤中根条数正相关显著或极显著，可作为玉米育种根系选择的指标。玉米果穗苞叶性状的遗传分析 霍仕平 晏庆九 许明陆 《杂粮作物》 2000 20(2) 摘 要：采用NCⅡ交配设计，对玉米果穗苞叶数、苞叶长、苞叶宽和苞叶重进行了遗传分析。结果表明：苞叶数和苞叶宽的遗传总方差中，加性方差占绝大部分，遗传上主要表现为加性效应，符合加性——显性遗传模型，两性状的广义遗传力（hB2(％）分别为54.69％和37.81％，狭义遗传力（hB2(％）分别为49.42％和29.17％；苞叶长和苞叶重的遗传总方差中，加性方差虽占大部分，但非加性方差也约占1／4，甚至接近1／2（苞叶重），遗传上除主要表现为加性效应外，尚有显性和上位性效应存在，两性状的hB2（％）分别为61.62％和93.01％，hB2（％）分别为43.43％和55.08％。在育种上，这4个苞叶性状重点在于对亲本的选配，但苞叶长和苞叶重还应重视等位基因的显性效应和非等位基因间的上位性所产生的杂种优势。玉米人工合成群体配合力效应及遗传潜势研究 铁双贵 郑用琏 刘丁良 《作物学报》 2000 26(1) 摘 要：选用6个自交系为测验种，采用NCⅡ遗传交配设计，对以我国西南地区优良玉米地方种质巫溪14，兰花早和北美，热、亚热带种质为主体的人工合成群体LBM、WBM、LLS、WLS和两个美国优良群体BSSSR、BS16等6个群体的配合力效应及遗传潜势进行了系统评估。两年两地（武汉、安阳）的研究结果表明：LBM、WBM、LLS、WLS群体的单株产量GCA高于BSSSR和BS16；参试的36个组合中高产组合主要集中在以LBM、WBM、LLS、WLS为亲本之一的组合中，其中WBM ?HZ85产量最高；根据SCA效应及产量表现，确定了若干杂种优势配对模式；杂种优势类群的划分存在明显的交叉，表明人工合成群体遗传变异丰富、遗传基础复杂，具有较好的轮回选择及组配优势组合的遗传潜势。玉米杂种优势与种质扩增、改良和创新 张世煌 彭泽斌 李新海 《中国农业科学》 2000 33(增刊) 摘 要：遗传基础狭窄是当前玉米育种的首要限制因素。根据杂种优势群和杂种优势模式的原理扩增和改良玉米种质，将为育种技术创新和产品创新奠定基础。我国研究杂种优势群的技术路线可概括为系谱分析结合双列分析、NC－Ⅱ设计和DNA分子标子技术的组合。当前，我国玉米育种主要使用3个杂种优势群或5个亚群，2个主要杂种优势模式或4个子模式。根据我国玉米生产和种质结构特点，制定了玉米种质扩增、改良和创新的技术路线，主要包括外来群体接力改良、创造半外来种质和分析杂种优势群与构建杂种优势模式。杂交种选育技术的提高和杂种优势模式的构建促进群体改良技术从群体内选择转变为群体间相互轮回选择。相应的技术路线也要予以调整。玉米种子纯度检验方法研究 孔广超 曹连莆 《种子》2000 (3) 摘 要：阐述了检验玉米种子纯度的形态学方法、生理生化方法和分子生物学方法的研究及应用情况，并对各种方法的优缺点进行了述评。玉米株型性状的遗传参数研究 赵延明 王玲 王日方 《杂粮作物》 2000 20(2) 摘 要：选择玉米株型性状时应以GCA为主，重点考虑亲本自身的性状特点。株高GCA与穗位GCA、叶面积GCA，穗位GCA与叶面积GCA，叶长GCA与叶面积GCA，叶面积GCA与叶片数GCA之间相关显著或极显著，相互间选择有促进作用。辽76、辽87、辽5088、沈137等自交系可根据育种目标加以利用。杂种优势模式在山东省玉米育种上的应用 陈举林 王玉林 苏波 《杂粮作物》 2000 20(2) 摘 要：山东省玉米育种取得了很大成就，但其遗传基础相对狭窄。主要种质分为改良Reid、Lancaster、塘四平头、旅大红骨和其它杂优种质群。改良Reid和塘四平头杂优群起主导作用。主要杂种利用模式以改良Reid×塘四平头，塘四平头×其它种质、改良Reid×其它种质、塘四平头×Lancaster、改良Reid×旅大红骨为辅。应加强种质改良，丰富遗传基础，探索新的杂种优势利用模式。玉米分子图谱的构建和遗传多样性分析 王天宇 黎裕 《玉米科学》 2000 8（2）摘要：全面评述了近一二十年来利用分子标记技术构建分子标记图、进行遗传多样性评价及杂种优势预测的研究进展。玉米单交种选育存在的不足及弥补措施 于秀荣 邢吉敏《河北农业科学》4(2) 2000 6摘要：玉米单交种的选育越来越集中在几个骨干自交系，造成种质遗传基础狭窄。为拓宽种质遗传基础，应进一步发掘和引进种质资源，采用群体改良和生物工程技术选育自交系。带遗传标记的玉米基因雄性不育的发现及遗传和利用研究 林晓怡 杨典洱 林建业 《作物学报》 2000 26（2）摘要：1992年在玉米族远源杂交组合3402F3（丹340X403-2）中首次发现带标记行状的基因雄性不育（GMS）材料。遗传分析结果表明，不育性受1对隐性基因控制。当不育株（A）与可育株（B）进行兄妹交，育性分离比例接近1：1。而可育株（B）自交的后代，可育株与不育株分离的比例为3：1。连锁遗传分析结果证明，不育基因（MS0）与 标记性基因（PLF）紧密连锁，未发现有交换现象，它们可能位于同一染色体同一位点上。经过不育株5代兄妹交已选出几个高产核不育两用系。通过测交筛选出一个强优势高产恢复系HR-1。利用高产核不育系于强优势恢复系配制出两个超高产玉米杂交种；小区（0.0066HM2）产量分别为72.0KG和 78.1KG，比对照掖单13号增产18.6%和28.7%。本文还讨论了带遗传标记性状的高产核不育两用系的应用前景，并提出了进一步研究MS0-PLF基因的设想。矮生玉米的遗传与育种 阎淑琴 《玉米科学》 2000 8（2）摘要：简单的概述了矮生玉米的遗传规律。回顾了我国矮生玉米育种及其发展概况。并结合嫩江农科所育种实践，论述了矮生玉米的研究使用及其发展前景。爆裂玉米的品质及其选育 曾三省（中国农业科学院作物所 100081）1999，7（1）.—14~17摘要：本文对爆裂玉米的品质及其测定作了介绍，并对影响爆裂玉米最重要的品质特征爆裂膨胀性的因素进行分析，还论及爆裂玉米品种的选育方法。多胞质玉米胚乳淀粉粒性状的扫描电镜观察 李敬玲(中国科学院遗传研究所 北京 100101)，贾敬鸾，刘 敏… 遗传学报.— 1999，26(3).—249~253摘要：11种多胞质系玉米胚乳淀粉粒的扫描电镜观察表明：不同的细胞质对细胞核有不同程度的互作，3种甜质胞质玉米的胚乳淀粉粒多呈球形，排列紧密，存在一定的共性；这11种玉米胚乳淀粉粒的平均直径为9.78μm~14.69μm，通过玉米胚乳粉粒形状特征的观察，在玉米淀粉性状和玉米籽粒的商品价值关系上进行一定程度探索，为玉米的进一步发展和研究提供了科学依据。黑龙江省玉米品种发展历程及其遗传组成分析 李春霞（黑龙江省农科院玉米研究中心 150086），苏俊 玉米科学.—1999，7（1）.—36~40摘要：本文通过对黑龙江省1980~1997年18年间种植面积在1.0万hm2以上的玉米杂交种情况及其遗传组成分析，结果表明我省玉米品种的变化特点是：80年代中前期以自育、早熟品种为主，单、三、双交种同时并用80年代后期应用的中晚熟品种（如四单8、吉单101等）多为从吉林、辽宁等省引入的；90年代应用的优良品种以四单19、本育9、龙单13为主。同时还可以看出生产上应用的杂交种的种质：在80年代集中在甸11、Bup44、大黄等几个骨干系上，90年代逐渐转向以Mo17类亚群、塘四平头群为主阶段。应用的亲本材料过度集中造成了我省玉米种质遗传基础日趋狭窄。因此玉米育种工作应加强基础材料的改良研究与开发利用研究，从而拓宽基因资源，解决我省玉米育种种质资源缺乏，遗传基础狭窄的问题。几个玉米自交系主要数量性状配合力分析 / 敖 君（黑龙江省农科院牡丹江农科所 157041）//玉米科学.—1999，7（1）.—41~42摘要：按（P1× P2）不完全双列杂交设计，分析了5个玉米自交系的株高、穗位、秃尖、穗粗、行数、行粒数、轴粗、穗重和单株产量9个性状的一般配合力和特殊配合力。结果表明秃尖、行粒数、轴粗和穗重主要受加性基因影响，其余5个性状加性和非加性基因效应同时存在。利用DNA指纹鉴定玉米杂交种纯度及其真伪技术的研究 / 赵久然（北京市农林科学院玉米研究中心 100089），郭景伦，孔艳芳 … // 玉米科学.—1999，7（1）.—9~13摘要：从500个随机引物中筛选出30个在玉米上具有较好多态性的RAPD随机引物，并进一步筛选确定了适合我国主要玉米杂交种及其双亲的特异引物，建立了相应的DNA指纹图谱。杂交种的DNA指纹图谱表现为父、母本双亲带型的互补，均未出现互补带型之外的新带型。应用RAPD技术获得DNA指纹图谱的方法可以简便、快捷、经济、准确地鉴别玉米杂交种子纯度及真伪。目前已进行了上百份的检测实践，无一差错。RAPD技术在玉米自交系亲缘关系研究中的应用 / 孙致良(莱阳农学院 265200)，张超良，金德敏…//遗传学报.--1999，26(1). --61~68摘要：通国对我国正在使用的12个玉米骨干自交系的RAPD分析，从220个Operon引物中筛选出12个能产生稳定的遗传多态性的引物。利用这些引物扩增出的指纹图谱，进性聚类分析，可将全部供试自交系分成3个类群。第1类群包括黄早4系统的5个自交系；第2个类群包扩478和488两个姊妹系；第3类群包括5个关系较远的自交系，其中3个来自美国，1个是全部中国血统，1个既有美国血统又有中国血统。这个结果与根据各个自交系的已知系谱确立的亲缘关系基本一致。 RAPD分子标记与玉米杂交种产量优势预测的研究 / 吴敏生(中国农业大学遗传育种系 100094)，王守才，戴景瑞 / 遗传学报.-1999，26(5).-578~584摘要：以24个优良玉米自交系按NCⅡ(11×13)设计组配成143个单杂交种为材料，利用RAPD分子标记技术研究玉米杂交种优势群划分，遗传距离(GD)与特殊配合力、杂种产量、杂种产量优势(MH)的关系。结果表明：⑴RAPD技术可用于玉米杂交优势群划分。⑵亲本遗传距离与杂种产量优势、杂种产量、特殊配合力有一定相关关系，但决定系数很小，分别是10%、10%、15%，利用RAPD技术预测杂种优势、杂种产量作用有限，应进一步研究与杂种优势有关的数量性状位点(QTL)，从而使育种家预测高产组合成为可能。玉米两个RFLP标记的原位单杂交与共杂交定位的比较 / 杭超（武汉大学生命

(1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ??+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、??、m)，X1、X2 、X3 、??、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、??、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。(4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej]，ωi就是指标Xi的权重。扩展资料产品特点1、操作简便界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。2、编程方便具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。3、功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。参考资料来源：百度百科-spss

问题一：因子分析法的优缺点 u30fb 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ，从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认供系统的内核。 u30fb 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。 u30fb 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。 如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子 *** ；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。 问题二：因子分析法和数据包络分析法 有何区别？ 100分 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。 数据包络分析方法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。它是根据多项投入指标和多项产出指标,利用线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。DEA方法及其模型自1978年由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper提出以来，已广泛应用于不同行业及部门，并且在处理多指标投入和多指标产出方面，体现了其得天独厚的优势。 问题三：因子分析是否一定能得分析得到主因子 主成分分析法在SPSS中没有办法直接实现,是通过因子分析来构建模型的.它们的区别还是模型构建体系不一样,因子分析是 F=AX； 主成分分析则是用特征根向量求出的矩阵算出因子得分,与因子分析直接得出的得分是不一样的. 问题四：因子分析是否一定能得分析得到主因子 因子分析有前提条件的 问题五：因子分析法在研究企业业绩评价中有什么优点 可以用因子熵值法: 因子熵值法的原理是运用因子分析法减少评价指标，在尽量减少原指标所含信息的损失的基础上，将众多的单项指标综合为少数综合指标；运用熵值法客观确定指标权重，在数学变换中伴随生成综合评价所涉及的权数，最大限度减少评价者个人因素对评价结果的影响。 如下:案例 某建筑集团公司下属有六个施工企业，每年需要对其进行绩效评价。评价指标体系为塔式结构，包含3个指标层，共49个指标（具体评价指标体系略）。以往采用加权合成法、模糊综合评价等方法进行评价，评价工作复杂，评价结果往往受到评价者个人因素的较大影响。因此，该企业尝试在绩效评价体系中应用因子熵值法。 项目管理者联盟文章，深入探讨。 因子熵值法首先需要对因子分析以提取主因子并命名，它的过程包含以下内容：①对原始数据进行标准化处理，对标准化指标求相关系数矩阵。相关系数可反映指标间信息重迭的程度，其值越大，信息重迭的程度越高；其值越小，重迭的程度越低。②计算相关系数矩阵的特征值、特征向量、特征值贡献率和特征值累积贡献率。③根据特征值贡献率和累积贡献率确定主因子个数。确定的一般原则为：当累积贡献率>80%，某一主因子贡献率 问题六：怎么判断样本能不能因子分析？ 基本指标层面的因子分析检验 在对数据进行因子分析前首先要对其进行检验，来判断是否适合做因子分析，检验所采用的方法为巴特利特球度检验(BartlettTestofSphericity)和KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验。 巴特利特球度检(BartlettTestofSphericity)是假设相关系数矩阵是一个单位阵，如果统计量值比较大，且其相对应的相伴概率值小于用户指定的显著性水平，拒绝原假设，认为适合作因子分析。反之，接受原假设，不适合作因子分析。 问题七：探索性因子分析的目的意义有哪些 看你对变量理论的分组符不符合实际的情况，是确保模型合理性的前提

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

你好！WJ应该是戒指品牌的缩写的！我在网上看到过有个JPJ银饰，还有梦祥银饰，磊祥银饰，他们的产品上也都有这样的缩写的！有的是简单的S，S指的是sliver的缩写！很多地方这种英文字母都是很常见的缩写形式！我的回答你还满意吗~~

百度去啊

将衬衫平铺，用皮尺从左侧领根（上领与下领的结合处）处量至右侧领根处。

多肉拇指盆能给鱼虾当躲避屋吗 多肉的拇指盆 如果是陶瓷类的制品 经过水浸泡以后不会分解 是完全可以给鱼虾当做躲避屋使用的

我想摘花，但是我妈妈告诉我那是错误的。译成英语这么说 :I wanted to pick up the flowers. But my mother told me It was wrong to do that.

　　我们都知道miss有想念，错过等意思。那么你知道miss的过去式和过去分词是什么吗?下面是我为你整理的miss的过去式和过去分词，希望大家喜欢! 　　miss的过去式和过去分词 　　过去式： missed 　　过去分词： missed 　　miss的词汇搭配 　　用作动词 (v.) 　　～+名词 　　miss a ball 没接到球 　　miss a catch 没接着球,接漏 　　miss a small detail 错过一个细节 　　miss a word 漏掉一个单词 　　miss an accident 免于事故 　　miss an appointment 失约 　　miss attendance 未出席 　　miss fire 枪炮打不响,俏皮话不好笑,得不到预想的效果 　　副词+～ 　　never miss 从未错过 　　seldom miss 很少错过 　　～+副词 　　miss accidentally 偶尔错过 　　miss badly 非常惦念 　　miss barely 差一点击中 　　miss completely 完全错过 　　miss coincidentally 一致惋惜 　　miss dreadfully 恐怕错过 　　～+介词 　　miss by 差多少就成功做u2026 　　用作名词 (n.) 　　动词+～ 　　feel the miss of sth 感到有所失 　　give sth a miss 避开某物,省去某物 　　形容词+～ 　　lucky miss 侥幸的逃脱,幸免于难 　　near miss 接近击中 　　bread-and-butter miss 天真无邪的小姑娘 　　elderly miss 上了年纪的小姐 　　miss的词语用法 　　v. 　　miss的基本意思是没能达到某人的既定目标,可以表示“没打中”“没猜中”“没到手”“没拿到”“没赶上”“没看到”“达不到标准”“不守约”“不尽义务”“发觉不在”“惦念”“避免”“失败”等。 　　miss既可用作不及物动词,也可用作及物动词。用作及物动词时,可接名词、代词、动名词作宾语。 　　miss还可表示渴望做到而未做到或无法做到,这时常接动名词作宾语。 　　n. 　　miss用作名词时可作“错失,不中,未得”解，也可作“小姐”解,是作“错失,不中”解的miss的同形异源异义词,用于姓名或姓之前,是对未婚或婚姻状况不明的女子的称呼,也可用作选美会上优胜者的头衔,首字母要大写。 　　miss还可用于小学生对女教师、顾客对女店员、主人对佣人的称呼。 　　miss作为戏谑语可译为“小妞,小姑娘”。 　　miss指“错过”时，后面跟动名词，而不是不定式。 　　We missed visiting the town. 　　不可说We missed to visit the town. 　　miss或miss out指“漏掉”时，可以指无意的，也可以指故意的。 　　I narrowly missed being hurt by a car yesterday. 　　昨天我差点被汽车撞了。 　　When you copy the poem, please miss (out) the second stanzas. 　　当你抄这首诗时，请把第二个诗节省略。 　　miss作不及物动词时，其分词missing被用作形容词表示be absent。 　　The girl is missing.

星瑞雨刮器型号为W6datJpj。雨刷器的作用用来刷刮除附着于车辆挡风玻璃上的雨点及灰尘的设备，以改善驾驶人的能见度，增加行车安全。雨刮学名刮水器，是指安装在挡风玻璃前的片式结构，电动机、减速器、四连杆机构、刮水臂心轴、刮水片总成等组成，主要作用是扫除挡风玻璃上妨碍视线的雨雪和尘土。星瑞介绍星瑞的前脸配备了更为夸张的熏黑直瀑式进气格栅设计，并运用白色元素进行点缀，与老款沃尔沃S60极为相似。同时前保险杠以及两侧的进气口也加入了T字型镀铬条装饰，后视镜采用黑色涂装，视觉效果颇为运动，搭载2.0T发动机，最大功率为140千瓦，峰值扭矩为300牛·米，与之匹配的是7速湿式双离合变速箱。

有一次,我们发生了误会全部释义和例句>>Once, we had a misunderstanding. 有一次,我们发生了误会全部释义和例句>>Once, we had a misunderstanding.

可以选择最经典的美人，还有蓝胖子前的多肉，非常的晶莹剔透好看。

他们因为有些事发生了误会Because some things happen to them.他们因为有些事发生了误会Because some things happen to them.

miss 作名词用：1.（用于姓名或姓之前,对未婚女子的`称呼）小姐；女士；如：Miss Li 李小姐.2.错过，如：He could hit his target one hundred times without a single miss.他打靶能百发百中.miss 作动词用：1.漏掉：Helistenedattentivelyso as not to missasingleword.他不想漏掉一个字,所以很用心的听了.2.错过（机会）：I missed the bus.我错过了巴士.3.思念：I miss my parents.我思念我的父母.搭配：miss sb/sth.想念某人某物；miss doing sth.怀念做某事。

星瑞雨刮器型号为W6datJpj。雨刷器的作用用来刷刮除附着于车辆挡风玻璃上的雨点及灰尘的设备，以改善驾驶人的能见度，增加行车安全。雨刮学名刮水器，是指安装在挡风玻璃前的片式结构，电动机、减速器、四连杆机构、刮水臂心轴、刮水片总成等组成，主要作用是扫除挡风玻璃上妨碍视线的雨雪和尘土。星瑞介绍星瑞的前脸配备了更为夸张的熏黑直瀑式进气格栅设计，并运用白色元素进行点缀，与老款沃尔沃S60极为相似。同时前保险杠以及两侧的进气口也加入了T字型镀铬条装饰，后视镜采用黑色涂装，视觉效果颇为运动，搭载2.0T发动机，最大功率为140千瓦，峰值扭矩为300牛·米，与之匹配的是7速湿式双离合变速箱。

Miss的意思是：1、v.未击中；未得到；未达到；错过；未见到；未听到；未觉察；不理解；不懂2、n.小姐，女士；小姐；小姐Miss读法英[mu026as] 美[mu026as] 短语：1、missouton 错过机会；错失了…2、hitormiss 不论成功与否；无计划的；漫不经心的3、missthepoint 没有抓住要领4、hitandmiss 碰巧的；偶然随意5、missthemark 没打中目标；没达到目的扩展资料一、Miss的词义辨析：madam,lady,miss这些名词均表示对女性的尊称。1、madam 夫人、太太，女士，小姐。与尊称男人的用词sir相对，多用于对已婚或未婚妇女的礼貌称呼，如店员对女顾客的称呼，后面不加姓名。如果已知对方的身份或姓名可在此词后面加上姓名职位。2、lady 女士，夫人，与gentleman相对，是对女性的礼貌称呼，多用于演讲或祝酒时称呼在场的女性。3、miss 小姐，是对未婚或不知婚姻状况的女性的称呼，与姓氏连用时应大写。二、Miss的近义词：loselose读法英 [luu02d0z] 美 [luz] 1、vt.浪费；使沉溺于；使迷路；遗失；错过2、vi.失败；受损失短语：1、standtolose 一定失利,可能失掉 2、loseyourself 迷失自我；豁出去3、loseinterestin 失去兴趣；对…失去兴趣；对…缺乏兴趣4、losetouch 失去联系5、losefaithin 不再信任

1、多肉植物桃蛋（桃之卵）的浇水注意事项：桃蛋（桃之卵）的叶片本身就胖乎乎的，含水量多，所以一般情况下，不需要浇太多的水，底层叶子蔫了再浇水，或者多肉植物常见的见干见湿即可。尤其是春秋季，可以适当减少浇水量，每个月浇一两次水就差不多。万一出现多肉植物桃之卵叶片掉落的情况，多半是因为浇水太多了， 掉落的叶片一定要拿来叶插繁殖，桃蛋的一个叶片都是卖好几块钱呢！2、多肉植物桃蛋（桃之卵）的光照注意事项：多肉植物桃蛋（桃之卵）无明显休眠期，能接受较强烈的日照。夏天温度特别高的时候，记得适当的遮阴，适合露天栽培，尽量放在有充足阳光的地方，那样叶片会泛玫瑰色，特别诱人，但是如果缺少阳光的话，叶片会慢慢变成浅绿色，也会容易徒长。3、多肉植物桃蛋（桃之卵）的繁殖方法可采用枝干扦插、叶插和播种的方式繁殖。 但是最常见的是叶插的方法，叶插最好在春秋天合适的温度下进行，摘取健康饱满的叶片，一定要记得叶插没有长大的过程中，千万不要暴晒。4、多肉植物桃蛋（桃之卵）怎么养才能更容易出状态，怎么养才能看起来更美，更干净漂亮？很多人都养的有桃蛋，可是想出状态真的是一件特别难的事情，总结了几点，大家可以学一学：①尽量用小盆拇指盆，这样的话，一方面很好管理，不占地儿，因为桃蛋本身就长得很慢，另外一方面有利于控型，出状态，并且也不会轻易长徒。②尽量露养，全天可以照到太阳的那种，只要不是大夏天的暴晒高温，尽管放心的晒吧。③稍微控水，多点颗粒土，尽量拉长浇水周期。④一般情况下，尽量不要淋雨，浇水的时候也尽量沿花盆边缘浇水，不要洒到叶片上，破坏了叶片上的厚厚的粉的话，多肉植物桃蛋看起来就不美了。⑤夏天比较容易黑腐，通风和控水是重中之重。

misunderstanging adj.

1、溴化锂机组是利用水在低压下相态的变化（由液态变为汽态），吸收汽化潜热来达到制冷的目的。其间，水是制冷剂，溴化锂溶液为吸收剂。2、溴化锂机组又叫溴化锂吸收式制冷机组，是以溴化锂溶液为吸收剂材料，以水为制冷剂溶液，利用水在高真空中蒸发吸热达到制冷的目的。在溴化锂机组中，经过蒸发后的冷剂水蒸气会被溴化锂溶液吸收，溶液逐渐变稀，这一过程是在吸收器中发生的，然后以热能为动力，将溶液加热使其水份分离出来，而溶液变浓。这样在发生器中得到的蒸汽在冷凝器中凝结成水，经节流后再送至蒸发器中蒸发。如此循环达到连续制冷的目的。拓展资料：1、溴化锂机组包括溴化锂吸收式制冷机和溴化锂直燃型制冷机两大类。2、溴化锂是由碱金属锂和卤族元素两种元素组成，分子式LiBr,分子量86.844，密度3464kg/立方（25℃），熔点549℃，沸点1265℃。它的一般性质跟食盐大体类似，是一种稳定的物质，在大气中不变质、不挥发、不溶解，极易溶于水，常温下是无色粒状晶体，无毒、无臭、有咸苦味。溴化锂水溶液是由溴化锂和水这两种成分组成，它的性质跟纯水很不相同。纯水的沸点只与压力有关，而溴化锂水溶液（混合物）的沸点不仅与压力有关还与溶液的浓度有关。3、优点（1）利用热能为动力，特别是可利用低位势热能（太阳能、余热、废热等）；（2）整个机组除了功率较小的屏蔽泵之外，无其他运动部件，运转安静；（3）以溴化锂水溶液为工质，无臭、无毒、无害，有利于满足环保的要求；（4）制冷机在真空状态下运行，无高压爆炸危险，安全可靠；（5）制冷量调节范围广，可在较宽的负荷内进行制冷量五级调节；（6）对外界条件变化的适应性强，可在一定的热媒水进口温度、冷媒水出口温度和冷却水温度范围内稳定运转。4、溴化锂机组缺点（1）溴化锂水溶液对一般金属有较强的腐蚀性，这不仅影响机组的正常运行，而且还会影响机组的寿命；（2）溴化锂吸收式制冷主机的气密性要求高，即使漏进微量的空气也会影响机组的性能，这就对机组制造提出严格的要求；（3）浓度过高或者温度过低时，溴化锂水溶液均容易形成结晶，因此防止结晶是溴化锂主机在设计和运行中必须注意的重要问题。参考资料：百度百科：溴化锂机组

采摘的英文怎么写？ pick up "摘"用英文怎么说？ pick pluck excerpt cull take 都有 摘 的意思。 具体的用法还要看上下文的。 例句:他们摘了三筐苹果。 They picked three baskets of apples. 以下是他在华府所发表的那篇著名的演讲中的一些摘录。 What follows is some excerpts of the famous speech he delivered in Washington D.C. 随便摘花的人会被罚款。 They will impose a fine on anyone who should pick flowers at will. 他们摘水果摘累了。 They tired themselves out with fruit picking. 采摘苹果用英语怎么说 Pick apples 摘蔬菜用英语怎么翻译 摘蔬菜 pick vegetables These vegetables are fresh, I picked them this morning 这些蔬菜很新鲜, 我是今天早上摘的. ********************************************************************* 祝学习进步！如果不明白，请再问；如果对你有所帮助， 请点击本页面中的“选为满意回答”按钮，谢谢！ ********************************************************************** 我 们要去摘水果的英语怎么说 We are going to pick fruit 采摘活动怎么翻译成英语 Fruits-Picking Activity 摘的英语翻译 摘用英语怎么说 你好! 摘 pick 英[pu026ak] 美[pu026ak] vt. 挑选，挑拣; 挖，采，摘，剔，扒; 挑剔; n. 选择; 收获; 精华; [例句]Mr Nowell had picked ten people to interview for six sales jobs in London 诺埃尔先生为伦敦的6个销售职位选出了10人进行面试。 "不要采摘花草"用英语怎么翻译 Keep away from the follower. 采纳哦 自由采摘用英文怎么说？ 【供参考】Free pick 摘苹果 用英语怎么说 pick apples

错过Missn.小姐；小女学生；小妞；小姑娘复数：Misses

女生的腰围是70cm，还算比较细的。那自己平常的话也要注意，可以做些瑜伽之类的，这样的话对自己身体塑型就比较好看，腰围就比较减少一些了。腰围（waist circumference，M62）：经脐部中心的水平围长，或肋最低点与髂嵴上缘两水平线间中点线的围长，用软尺测量，在呼气之末、吸气未开始时测量。注：前者大于后者，后者就是平常我们所说的腰围，又称腰节围，是国际糖尿病联合会（IDF）严格定义的腰围，近似于最小腰围，男性腰部最细处略高于肚脐，女性则高出更多。腰节围（waist point circumference）：经左、右腰节点的腰部水平围长，用软尺测量。注：腰节点（waist point）：在腋中线上，髂嵴上缘与肋骨下缘之间的中点。在水平面上，两侧腰节点围成的线称为腰节线。最小腰围（minimum waist circumference）：在肋弓和髂嵴之间腰部最细处的水平围长。在呼气之末、吸气未开始时测量，用软尺测量。

I"m sorry, I misunderstood. Rest assured, I will not be on the second.