特征提取用于提升模型的表示能力数据降维主要是在不减少模型准确率的情况下减少数据的特征数量1.主成分分析（PCA）在多元统计分析中，主成分分析是一种分析、简化数据及、提取主要成分的技术。

皖西学院2012--2013学年度第1学期期末考试试卷答案(A卷)机电学院电信专业10级电磁场与电磁波课程一．判断题(每题2分，共20分)1.描绘物理状态空间分布的标量函数和矢量函数，在时间为一定值的情况下，它们是唯一的。()2.标量场的梯度运算和矢量场的旋度运算都是矢量。()3.梯度的方向是等值面的切线方向。()4.恒定电流场是一个无散度场。()5.一般说来，电场和磁场是共存于同一空间的，但在静

1因子分析简介因子分析是主成分分析的推广和发展，是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析是研究相关阵或协方差阵的内部依赖关系，是将多个变量综合变为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。

而因子分析和主成分分析是非常相似的两种方法，他们都属于多元统计分析里的降维方法。但因子分析最大的优点就是：对新的因子能够进行命名和解释，使因子具有可解释性。

考察的范围比较全面，既考察了学生对知识点的掌握又对答题习惯有所要求，是一份质量很高的期末试卷。第一题精挑细选。一共有四道小题。涉及到对字音、字形、对课文内容的理解以及写作手法的考察。

一、简答题（共24分）若将人看成一个信息处理系统，1)人的智能具有哪些特征？2)举例说明哪一特征是最重要的并3)阐述其与实现通用人工智能的关系。(要求：2、3小问一定用自己的语言作答！)（8分）请举例说明1)什么是命题，2)举一个例子说明命题逻辑的不足、3)并阐述人工智能领域是如何克服这一不足的。（6分）人工神经网络是一种知识表示方法吗？为什么？（4分）请举例说明1)什么是产生式规则匹配中的冲突消

一、选择题已知集合A={x∈N∣−20\forallx\in\mathbf{R},x^2+2ax-3a>0∀x∈R,x2+2ax−3a>0”为真命题，则实数a的取值范围是：A.[-3,0]B.(-3,0)C.[-12,0]D.(-12,0)【考点分析】a2−2ab+b2=(a−b)2a^2-2ab+b^2=(a-b)^2a2−2ab+b2=(a−b)2若mmm是方程x+ln⁡x−3=0x+\lnx

（一）聚类和模糊简述聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类、图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把没有类别标记的样本按照某种准则

《如何写好科研论文》2020期末试卷答案__#写于2020.12.23侵删#答案应该【全对】一道道查过但是提交没给答案#答案顺序不一样要看内容#总结不易望赞鼓励11.21.31.

《科研伦理与学术规范》2020期末试卷答案—————#写于2020.12.23侵删#答案应该【全对】一道道查过提交没给准确答案#答案顺序不一样要看内容#总结不易望赞鼓励20.29.48选那个没出现的答案

专业课统计专业的专业课主要有回归分析，多元统计分析，时间序列分析等。时间

聚类方法适用场景代表算法优点缺陷延伸层次聚类小样本数据-可以形成类相似度层次图谱，便于直观的确定类之间的划分。该方法可以得到较理想的分类难以处理大量样本，计算复杂度高基于划分的聚类大样本数据K-means算法是解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速，复杂度为O(N)对处理大数据集，该算法保持可伸缩性和高效率当簇近似为高斯分布时，它的效果较好在簇的平均值可被定义的情况下才能使用，可能不适用于某些应用

目录一、贝叶斯判别（最大后验概率法，需要正态假定）1.线性判别函数——lda(x,……)（在MASS中）编辑2.二次判别函数——qda(x,……)3.应用——【例5.2.3破产企业】【补充1】矩阵求特定列的方法【补充2】回代法和交叉验证法的比较二、费希尔判别三、逐步判别一、贝叶斯判别（最大后验概率法，需要正态假定）1.线性判别函数——lda(x,……)（在MASS中）2.二次判别函数——qda(x

时间：2018-08-04参考教程：LearnR|统计建模之聚类分析（上）、LearnR|统计建模之聚类分析（下）学习内容：聚类分析的R实现数据来源：《应用多元统计分析》王学民编著P198习题6.5聚类分析

文章目录九、独立性检验和正态性检验1.独立性检验2.一元数据正态性检验3.多元数据的正态性检验回顾总结九、独立性检验和正态性检验1.独立性检验独立性检验，指的是将一个多元总体X∼Np(μ,Σ)X\simN_p(\mu,\Sigma)X∼Np(μ,Σ)划分成kkk个部分，探究每个部分之间是否独立的问题，这样做的好处是显而易见的，如果一个总体XXX可以划分成多个独立的部分，那么只需要对每一个部分分开讨

引言降维的思想：多元统计分析处理的是多变量问题。由于变量较多，增加了分析问题的复杂性。但在实际问题中，变量过多会存在一定的相关性，因此，多变量中可能会存在信息的重叠。

任务有何不同?6-5基于规则的专家系统是如何工作的？其结构为何？6-6基于框架的专家系统与面向目标编程有何关系？其结构有何特点？其设计任务是什么？6-7为什么要提出基于模型的专家系统？试述神经网络专家系统的一般结构。6-8新型专家系统有何特征？什么是分布式专家系统和协同式专家系统？6-9在设计专家系统时，应考虑哪些技术？6-10什么是建造专家系统的工具?你知道哪些专家系统工具，各有什么特点?6-1

本内容以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线，通过多个来自经典研究中的实例，详细讲述各方法的R语言实现途径（详见教学内容）。

本教学以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线，通过多个来自经典研究中的实例，详细讲述各方法的R语言实现途径（详见教学内容）。

这部分笔记是MOOC课程《多元统计分析及R语言建模》第6章第二讲“距离判别分析”。在判别分析及R使用-Part1中提到，确定性判别可用Fisher判别法，除此之外还可以用距离判别分析。

错误的打上"×".每题1.5分,共15分)二,单项选择题(每小题2分,共10分)三,多项选择题(每题2分,共10分.注:正确得2分,漏选得1分,多选,错选不得分.)四,简答题(每题6分,共24分)软件工程期末试卷

6.4系统聚类的性质及类的确定(3)根据统计量确定上一讲介绍了R-square，这里再补充3个用于确定分类个数的统计量。半偏R-square：即k+1类的R-square减去k类的R-square，其用于衡量k类与k+1类的R-square的增值。如果半偏R-square比较大，说明k+1类的R-square更大，更合理，因此不应该合并为k类。伪F统计量：因为比较像F分布的定义，所以称为“伪F”B

一、选择题1、下面哪些行为会导致CPU进入内核模式(1)执行陷阱指令(2)执行IO操作（3）出现异常（4）执行计算操作A.(1)B.(1)(2)C.(1)(2)(3)D.(1)(2)(3)(4)答案：C2.系统发生一次中断最多有一个进程的状态发生切换A.对B.错答案：B3.依据Amdahl’sLaw：A.随着并行节点数的增多，性能收益呈线性增长B.随着并行节点数的增多，性能可以不断增长C.即使并行

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。

编译原理期末复习题（第一部分）1.期末试卷题型全部为解答题,共11道！

编译原理期末复习题（第二部分）1.期末试卷题型全部为解答题,共11道！

该方法的核心思想来源于多元统计分析中的动态聚类法，是根据“物以类聚”的道理，对样本或指标进行分类。动态聚类的基本思路是，所有样本应被划分到与之最接近的类别当中。

判别分析也是比较经典的多元统计分析方法。它有点类似于主成分，尽可能的将数据从不同的方向投影开，因此判别分析还具有降维

1.现有甲、乙、丙三个工厂生产同一种零件，为了了解不同工厂的零件强度有无明显的差异，现分别从每一个工厂随机抽取部分零件测定其强度，试问三个工厂的零件的平均强度是否相同？1.1建表格，S代表零件强度，F代表工厂；甲=1，乙=2，丙=3；以工厂为单位组。使用一般随机模型中的完全随机设计模型。1.2复制表格，打开R语言编辑器输入e5.1=read.table("clipboard",header=T)s

本文我们应用的软件为R语言，进行多元统计分析，所用的数据集为鸢尾花数据集；我们进行了Bayes判别、Fisher判别、系统聚类法、k-均值聚类和主成分分析。

R语言实战多元统计分析——聚类分析(一)聚类分析是一类将数据所对应研究对象进行分类的统计方法。聚类分析根据分类对象不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析。

图的组成部分（取自matplotlib.org）：轮廓图1.plt.contour()方法importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#makedataX,Y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,256),np.linspace(-3,3,256))Z=(1-X/2+X**5+Y**3)*np.exp(-X**2-Y**2)level

针对教材P212页的表格7-5，用系统聚类和快速聚类做聚类分析。1.数据概况2.代码及运行结果2.1系统聚类法2.2快速聚类法目的：1996年全国31个省、市、自治区城镇居民消费数据采用系统聚类及快速聚类做聚类分析1.数据概况数据及代码连接：链接：https://pan.baidu.com/s/1n0nrF3txGosB00gGlfMw5w提取码：88882.代码及运行结果2.1系统聚类法#导包l

多元统计分析例题及程序主成分分析简述基本思想计算步骤例题程序程序理解因子分析相关性分析回归分析一元回归例题聚类分析主成分分析简述主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）

目录一、数据矩阵数据框及R表示1、创建向量和矩阵1)创建一个向量2)创建一个矩阵2、矩阵其他运算1)矩阵的转置,加法减,矩阵相乘,求矩阵C的逆2)获得矩阵对角线元素,创建三阶单位矩阵3)求矩阵特征值与特征向量,矩阵奇异值分解4)矩阵维数,行数,列数5)矩阵的和,矩阵求均值3、数据框及R表示1)构建数据框,赋予数据框列新名2)按列合并,按行合并,按行显示3)数据框的应用二、多元数据简单R分析1、多元

文章目录一、多元数据的数学表达1.多元分析资料的一般格式与矩阵化表示2.数据特征（一元数据与多元数据的均值和方差）二、R软件基本使用1.向量创建（c函数）2.行列合并（rbind，cbind）3.矩阵创建与维数查询（注意行列优先，正态随机生成）4.矩阵转置5.矩阵的标量运算6.矩阵运算（加减、乘法、点积点除）（一）加减（二）乘（三）点积点除7.对角矩阵（diag函数介绍）8.逆矩阵生成（solve

1.一家保险公司想了解其总公司营业部加班时间与签发的新保单数目之间的关系，经过10周时间，收集了每周加班工作时间y（小时）和签发的新保单数目x（张）。ee4.1=read.table("clipboard",header=T)ee4.1plot(ee4.1,main='散点图',xlab='保险单数',ylab='工作时间')cor(ee4.1)lm4.10.05，说明x与y没有显著的线性关系（3

文章目录多元统计分析及R语言建模引言：第1章多元统计分析的概述1.1多元统计分析简介1.2多元统计分析用途1.3多元统计分析内容1.4统计软件及其应用1.5R语言及系统设置1.6R语言包及其使用02R语言软件的下载与安装

1、实验目的通过本实验使学生能熟练应用python语言进行系统聚类分析相关软件的开发工作。2、实验内容为比较10种红葡萄酒的质量，由5名品酒师对每种酒的颜色、香味、甜度、纯度和果味6项指标进行打分，最低分1分，最高分为10分，得到每种酒的每项指标的平均得分（见下图）。图310种红葡萄酒的得分数据表使用图3数据完成以下内容。1、使用SPSS软件对图3数据采用系统聚类法进行分析；2、用python语言

3)要了解学校毕业生起始工资的变化是否能用学生的平均成绩点数(GPA)和毕业时的年龄来解释。表4-7为某学校办公室提供的样本数据。表4-7某学校学生起始工资、GPA及年龄数据GPA年龄起始工资2.953.403.203.103.052.753.152.7522232725232826262550028100282002500022700225002600023800（1）试做回归模型并解释各系数;

前言：这是学校多元统计分析课程布置的实验（包括基于python的线性代数运算、线性回归分析实验、聚类分析、因子分析和主成分分析），这里分享出来，注解标注的比较全，供大家参考。

目录九、多元统计分析介绍9.1主成分分析与因子分析9.1.1主成分的R通用程序9.1.2因子分析R通用程序9.2判别分析9.2.1距离判别9.2.2Fisher判别法9.2.3R通用程序9.3聚类分析9.3.1

SPSS判别分析判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。其基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标。据此即可确定某一样本属于何类。当得到一个新的样品数据，要确定该样品属于已知类型中哪一类，这类问题属于判别分析问题。我们在做统计分析时候，如果遇到某些

记录《多元统计分析》关于spss软件的使用，本篇教程不涉及具体模型的推导，通过例题来带领大家入门spss软件，学习软件基本的使用，解决常见数模问题。

1、实验目的通过本实验使学生熟练运用python语言编写线性回归分析程序。2、实验内容有以下两组数据，第一组数据为我国2004年31个地区城镇居民年人均可支配收入和年人均消费性支出数据，第二组数据为随机抽查的36个人的当前年薪y（美元）与开始年薪x1（美元）、工作时间x2（月）、先前工作经验x3（月）和受教育年限x4（年）。图1城镇居民年人均可支配收入和年人均消费性支出数据图2抽样调查得到的36个

前言：这是学校多元统计分析课程布置的实验（包括基于python的线性代数运算、线性回归分析实验、聚类分析、因子分析和主成分分析），这里分享出来，注解标注的比较全，供大家参考。

对应分析法是在R型和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法。

Copula函数思想Copula函数能够把随机变量之间的相关关系与变量的边际分布分开进行研究，这种思想方法在多元统计分析中非常重要。

原理多元统计分析处理的是多变量（多指标）问题。由于变量较多，增加了分析的复杂性，但在实际问题中，变量之间可能存在一定的相关性。多变量中可能存在信息的重叠。

计算机视觉复习题《计算机视觉》复习题1、利用MFC及OpenCV库函数编写对话框程序，添加按钮实现图像读入、图像阈值分割、边缘提取等功能(至少实现三个以上功能)。(考前做好并用A4纸打印，考试当天带来)2、证明Laplace算子理论为旋转不变算子，即当图像旋转后，计算值在对应点保持不变。v,uf3、计算机视觉研究的目的是什么？它和图像处理及计算机图形学的区别和联系是什么？从20世纪50年代末开