针对密度聚类算法对邻域参数设置敏感的问题，提出一种基于密度的模糊自适应聚类算法.算法在无需预先设置聚类数以及邻域参数的情况下，可以自适应地根据样本间距离关系确定邻域半径得到样本密度，并根据样本密度逐渐增加聚类中心.为了保障聚类结果的正确性，同时提出一种新的模糊聚类有效性指标以判断最佳聚类数，消除了密度聚类算法对参数的敏感性.用UCI基准数据集进行实验，发现本文算法在对数据进行聚类时，聚类质量较原始密度聚类算法在准确性和自适应性方面均有显著提高

集类设X为一固定的非空集.以X的一些子集为元素的集称为X上的集类.集类一般 用花体字母如A,B,C等表示.例如,由直线R上开区间的全体所成的集就是R上的一 个集类.本节若无特别申明,均设所考虑的集类都是X上的集类 在测度论中经常要用到具有某些运算封闭性的集类对集类要求不同的运算封闭性就 得到不同的集类本节介绍常见的几种集类

1苷类 8醌类 2黄酮类 9香豆素类 3桔类 10有机酸类 4环烯醚萜类 11木脂素类 5皂苷类 12多糖类 6生物碱类 13挥发油类 7强心苷类 14鞣质类

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

1.Date类 2.Calendar类 3.Math类与Biglnteger类 4.LinkedList泛型类 5.HashSet泛型类 6.HashMap泛型类 7.TreeSet泛型类 8.TreeMap泛型类 9.Stack泛型类

• 聚类概述 • 什么是聚类？在IR中如何用聚类？聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI（Normalized Mutual Information，)、RI（Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法：单连接、全连接 、组平均、质心法

1苷类 8醌类 2黄酮类 9香豆素类 3桔类 10有机酸类 4环烯醚萜类 11木脂素类 5皂苷类 12多糖类 6生物碱类 13挥发油类 7强心苷类 14鞣质类

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

酶的分类 1961年国际生化协会酶命名委员会根据酶所催化的反 应类型将酶分为六大类，即氧化还原酶类、转移酶类、水 解酶类、裂解酶类、异构酶类和合成酶类，分别用1、2、 3、4、5、6的编号来表示，再根据底物中被作用的基团或 键的特点将每一大类分为若干个亚类，每个亚类可再分若 干个亚-亚类，仍用1、2、3、……编号。故每一个酶的分 类编号由用“．”隔开的四个数字组成

在类定义中,有时需要用抽象数据类型,类对象嵌套也是通常使用的形式。这里讨论的是类中类和类属类问题,重点是一个类的内部对象的初始化问题