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令表示实数域R或复数域,H,及E表示上的 Hilbert空间.不同 Hilbert空间中的内积和范数统一用及 表示.我们约定内积(x,y)关于x线性、关于y共轭线性 如不特别指明数域巩或￠,所有结果同时适用于两种情形

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针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

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由上一章我们知弯曲变形的内力为Q和M。因内 力是截面上分布内力的合力。而截面上一般存在两 种分布内力的集度—剪应力τ(面内应力)和正应 力σ(法向应力)。由理力知识我们知: dF=odA.n1,故正应力的合力不可能产生Q向 分量。(即o不能在面内合成)。同理,因为τ在截 面内恒通过截面形心(面内水平轴)。故不能产生 绕此面内水平轴的合力矩M。因此,odA→M;tdA→ 若梁在某段内各横截面上的剪力为零,弯矩为 常量,则该段梁的弯曲就称为纯弯曲(Pure Bending) 平面纯弯曲是弯曲理论中最基本的情况