四种聚类方法之比较
人参的种类与功效
人参的种类与功效 2010-01-04 02:16:02| 分类：人参怎么吃 | 标签： |字号大中小订阅 从植物学上人参的种类可以分为两种：一为五加科植物人参的根；一为五加科植物西洋参的根。从中药炮制学上和功效上而言，人参可以分为：生晒参：即用五加科人参的根，经过晒乾，润透，切薄片而成。现代多为人工栽培的人参制造而成。红参：是用五加科人参的根，经过蒸制后，润透，切片而成，因为颜色为红色，所以称为红参。现代也是由人工栽培的人参制造而来。野山参：是野生的五加科人参的根。西洋参：是五加科植物西洋参的根，主要产於美国，加拿大法国等，又名花旗参。从人参的产地来分，人参可以分为：吉林人参，朝鲜人参(又名：高丽参，别直参)，以及西洋参。目前各种分类方法都在用，所以，对於一般民众造成不小的困扰，但最常用的分类方法还是按照中药炮制学和功效来分类。也即：生晒参、红参、野山参 和西洋参。 三，各种人参的功效 知道了人参的种类还不够，要想从人参获益处，还必须了解各种人参的功效，然后再根据本身的具体情况，选择适当的人参来补养身体。以下我们就来看看各种人参有什麼不一样的功效。 生晒参：味甘，微苦，性平，有大补元气，复脉固脱，补益脾肺，生津安神的功效。 红参：味甘，微苦，性温，有大补元气，复脉固脱，益气摄血的功效。 野山参：味甘，微苦，性平，功效和红参相似，但力量最大，产量最小，价格昂贵。 西洋参：味甘，微苦，性凉，功效补气养阴，清火生津。 由此可见，人参的种类不同，就有不同的功效，在选择人参的时候，就需要根据本身的需要来选取不同的人参。例如，前述的王财主，本身体质气血旺盛，痰火较重，所以，这种人是不宜吃人参的，因为人参有很强的补气血功能，也因为如此，王财主吃完人参后，就导致了失明。以下我们就来探讨一下什麼人应该吃人 参，吃什麼参，以及人参的吃法。 四，什麼人该吃什麼参 正如古话所说的，是药就有三分毒，所以，使用任何药物都要小心从事，人参也不例外。人参是补药，且以补气为主。所以，使用人参的适用人群主要是有气虚症状者。例如，面色苍白，体虚无力，动不动就气喘吁吁等。又如，贫血症患者，往往兼有气虚证，所以，这类病人也可以吃人参。如果是没有疾病的正常人，为了补养身体，预防疾病，也可以吃一些人参，但不可过量，而且要根据身体状况的不同而选取不同的人参。一般而言，年老体弱而且身体虚寒的人，可以适当吃一些红参或野山参，如果经济条件不允许吃野山参， 也可以吃一些生晒参。 妇女产后体虚者，可以吃一些红参。一般人进补，可以吃一些生晒参，但不要吃太多。大出血病人，最好吃野山参，其次是吃红参，再次是生晒参。夏天进补，可以选用西洋参。体质较热的人，如果要吃人参，最好选用西洋参或者生晒参。祖国传统医学认为，人体津液的耗损会直接关系到身体的阴阳平衡，如果人体长期疲劳，耗损的津液得不到及时补充，就会影响机体健康。夏季自然环境炎热，容易耗损人体的津液，津液少更会感到口渴。同时"火热食气"，大量出汗会令气亦随之而流失，因此觉得精神疲倦、乏力、终日昏昏 欲睡。 花儿不滋润就会凋谢，身体不保养就会枯竭。及时服用适量的人参，就好比在体内开掘了一口甘泉，随时随地为人体自我调节的功能，保证人体的正常运作。 现代药理学研究证明：人参性温味甘，除有补气养阴的功效外，还能清火生津，对津液不足，口渴舌燥具有相当的疗效。长期服用，能提神醒脑、生津止渴、调节平衡，可以提高机体的免疫功能，的确是进补强 身的上佳之选。 人参疗补，功效卓然。除了日常的保健功能外，经临床验证，人参对高血压和心肌营养不良、冠心病、心绞痛等亦有一定疗效。对于由心脏病引发的胸闷、心慌心烦等症尤为适宜。同时，人参还可降低"化疗"或" 放疗"治癌肿引起的不良反应，常作为治疗各种癌症的辅助剂之品。
聚类分析K-means算法综述
聚类分析K-means算法综述 摘要：介绍K-means聚类算法的概念，初步了解算法的基本步骤，通过对算法缺点的分析，对算法已有的优化方法进行简单分析，以及对算法的应用领域、算法未来的研究方向及应用发展趋势作恰当的介绍。 关键词：K-means聚类算法基本步骤优化方法应用领域研究方向应用发展趋势 算法概述 K-means聚类算法是一种基于质心的划分方法，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。 评定标准：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。 解释：基于质心的划分方法就是将簇中的所有对象的平均值看做簇的质心，然后根据一个数据对象与簇质心的距离，再将该对象赋予最近的簇。 k-means 算法基本步骤 （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）计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收敛时，则算法终止；如果条件不满足则回到步骤（2） 形式化描述 输入：数据集D，划分簇的个数k 输出：k个簇的集合 （1）从数据集D中任意选择k个对象作为初始簇的中心； （2）Repeat （3）For数据集D中每个对象P do （4）计算对象P到k个簇中心的距离 （5）将对象P指派到与其最近（距离最短）的簇；
（6）End For （7）计算每个簇中对象的均值，作为新的簇的中心； （8）Until k个簇的簇中心不再发生变化 对算法已有优化方法的分析 (1)K-means算法中聚类个数K需要预先给定 这个K值的选定是非常难以估计的，很多时候,我们事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适，这也是K一means算法的一个不足"有的算法是通过类的自动合并和分裂得到较为合理的类型数目k，例如Is0DAIA算法"关于K一means算法中聚类数目K 值的确定，在文献中，根据了方差分析理论，应用混合F统计量来确定最佳分类数，并应用了模糊划分嫡来验证最佳分类数的正确性。在文献中，使用了一种结合全协方差矩阵RPCL算法，并逐步删除那些只包含少量训练数据的类。文献中针对“聚类的有效性问题”提出武汉理工大学硕士学位论文了一种新的有效性指标：V(k km) = Intra(k) + Inter(k) / Inter(k max)，其中k max是可聚类的最大数目,目的是选择最佳聚类个数使得有效性指标达到最小。文献中使用的是一种称为次胜者受罚的竞争学习规则来自动决定类的适当数目"它的思想是：对每个输入而言不仅竞争获胜单元的权值被修正以适应输入值，而且对次胜单元采用惩罚的方法使之远离输入值。 (2)算法对初始值的选取依赖性极大以及算法常陷入局部极小解 不同的初始值，结果往往不同。K-means算法首先随机地选取k个点作为初始聚类种子，再利用迭代的重定位技术直到算法收敛。因此，初值的不同可能导致算法聚类效果的不稳定，并且，K-means算法常采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数(目标函数)。目标函数往往存在很多个局部极小值，只有一个属于全局最小，由于算法每次开始选取的初始聚类中心落入非凸函数曲面的“位置”往往偏离全局最优解的搜索范围，因此通过迭代运算，目标函数常常达到局部最小，得不到全局最小。对于这个问题的解决，许多算法采用遗传算法(GA)，例如文献中采用遗传算法GA进行初始化，以内部聚类准则作为评价指标。 (3)从K-means算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大 所以需要对算法的时间复杂度进行分析，改进提高算法应用范围。在文献中从该算法的时间复杂度进行分析考虑，通过一定的相似性准则来去掉聚类中心的候选集，而在文献中，使用的K-meanS算法是对样本数据进行聚类。无论是初始点的选择还是一次迭代完成时对数据的调整，都是建立在随机选取的样本数据的基础之上，这样可以提高算法的收敛速度。
人参的种植方法
人参的种植方法 人参的生长环境： 人参多生长在具有1月平均温度-23-5℃，7月平均温度20-26℃的气候条件下，耐寒性强，可耐-40℃低温，生长适宜温度为15-25℃。一般生长在气候条件为年积温2000-3000℃，无霜期125-150天，积雪20-44厘米，年降水500-1000毫米的地方，人参喜冷凉湿润气候。喜斜射及漫射光，忌强光和高温。土壤要求为排水良好、疏松、肥沃、腐殖质层深厚的棕色森林土或山地灰化棕色森林土，土的pH值5.5-6.2为宜。 喜寒冷、湿润气候，遇强光直射，抗寒力强。种子可阴干贮藏，种胚有形态后熟和生理后熟特性;前者要求20-10℃变温，后者需要2-4℃低温，需时各为3-4个月，没有完成后熟的种子不能发芽。对土壤要求严格，宜在富含有机质，通透性良好的砂质壤土、腐殖质壤土栽培，忌连作。 ： 种植环境 一般选择以柞树、椴树为主的阔叶林和针阔叶混交林。 人参喜冷凉气候，在年平均温度2.4～13.9℃，年降雨量500～2 000毫米条件下均可栽培。 土壤 有机质含量在3%以上的黄砂、黑砂腐殖土及壤土、砂质壤土，土壤ph值6.0～6.5，水、气、固三项体积比1:2:1。土壤中六六六浓度不得超过0.4毫克/公斤土、五氯硝基苯浓度不得超过0.3 毫克/公斤土。坡度为15度以内。使用隔年土，播种、移栽前做好土壤、种子、种苗消毒。 人参既不耐旱又不耐涝，土壤相对含水率在70%～80%以上为好。因此，搞好排灌极为重要。 光的要求 人参为阴性植物，对光的要求较严格，人参光的补偿点约400勒克斯。光照由400勒克斯增加到10 000勒克斯，其光合速率似直线上升。 光照过强, 植物矮小, 叶片厚而色黄。光照过弱, 植株细高, 叶片薄而浓绿, 生长不正常。所以, 在人参栽培时, 应进行遮荫, 调节透光度, 避免强光直射, 利用散射光和折射光。
(完整word版)各种聚类算法介绍及对比
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchical methods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和divisive），也可以理解为自下而上法（bottom-up）和自上而下法（top-down）。自下而上法就是一开始每个个体（object）都是一个 类，然后根据linkage寻找同类，最后形成一个“类”。自上而下法就是反过来，一开始所有个体都属于一个“类”，然后根据linkage排除异己，最后每个个体都成为一个“类”。这两种路方法没有孰优孰劣之分，只是在实际应用的时候要根据数据特点以及你想要的“类”的个数，来考虑是自上而下更快还是自下而上更快。至于根据Linkage判断“类” 的方法就是最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法等等（其中类平均法往往被认为是最常用也最好用的方法，一方面因为其良好的单调性，另一方面因为其空间扩张/浓缩的程度适中）。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。 2）Hierarchical methods中比较新的算法有BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies利用层次方法的平衡迭代规约和聚类）主要是在数据量很大的时候使用，而且数据类型是numerical。首先利用树的结构对对象集进行划分，然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化；ROCK（A Hierarchical Clustering Algorithm for Categorical Attributes）主要用在categorical的数据类型上；Chameleon（A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling）里用到的linkage是kNN（k-nearest-neighbor）算法，并以此构建一个graph，Chameleon的聚类效果被认为非常强大，比BIRCH好用，但运算复杂度很高，O(n^2)。 2、层次聚类的流程 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程： (1) 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离； (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类； (3) 重新计算新类与所有类之间的距离； (4) 重复(2)、(3)，直到所有类最后合并成一类。
基于聚类的图像分割方法综述
信息疼术2018年第6期文章编号=1009 -2552 (2018)06 -0092 -03 DOI：10.13274/https://www.docsj.com/doc/9717940435.html,ki.hdzj.2018. 06.019 基于聚类的图像分割方法综述 赵祥宇\陈沫涵2 (1.上海理工大学光电信息与计算机学院，上海200093; 2.上海西南位育中学，上海200093) 摘要：图像分割是图像识别和机器视觉领域中关键的预处理操作。分割理论算法众多，文中 具体介绍基于聚类的分割算法的思想和原理，并将包含的典型算法的优缺点进行介绍和分析。经过比较后，归纳了在具体应用中如何对图像分割算法的抉择问题。近年来传统分割算法不断 被科研工作者优化和组合，相信会有更多的分割新算法井喷而出。 关键词：聚类算法；图像分割；分类 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A A survey of image segmentation based on clustering ZHAO Xiang-yu1，CHEN Mo-han2 (1.School of Optical Electrical and Computer Engineering，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai200093，China；2.Shanghai Southwest Weiyu Middle School，Shanghai200093，China) Abstract:Image segmentation is a key preprocessing operation in image recognition and machine vision. There are many existing theoretical methods,and this paper introduces the working principle ol image segmentation algorithm based on clustering.Firstly,the advantages and disadvantages ol several typical algorithms are introduced and analyzed.Alter comparison,the paper summarizes the problem ol the selection ol image segmentation algorithm in practical work.In recent years,the traditional segmentation algorithms were improved and combined by the researchers,it believes that more new algorithms are blown out. Key words:clustering algorithm；image segmentation；classilication 0引百 近年来科学技术的不断发展，计算机视觉和图像 识别发挥着至关重要的作用。在实际应用和科学研 究中图像处理必不可少,进行图像处理必然用到图像 分割方法,根据检测图像中像素不重叠子区域，将感 兴趣目标区域分离出来。传统的图像分割方法:阈值 法[1]、区域法[2]、边缘法[3]等。近年来传统分割算法 不断被研究人员改进和结合，出现了基于超像素的分 割方法[4]，本文主要介绍超像素方法中基于聚类的经 典方法，如Mean Shift算法、K-m eans 算法、Fuzzy C-mean算法、Medoidshilt算法、Turbopixels算法和 SLIC 算法。简要分析各算法的基本思想和分割效果。 1聚类算法 1.1 Mean Shil't算法 1975年,Fukunaga[5]提出一种快速统计迭代算法，即Mean Shilt算法（均值漂移算法）。直到1995 年,Cheng[6]对其进行改进，定义了核函数和权值系 数，在全局优化和聚类等方面的应用，扩大了 Mean shil't算法适用范围。1997至2003年间，Co-maniciu[7-9]提出了基于核密度梯度估计的迭代式 搜索算法,并将该方法应用在图像平滑、分割和视频 跟踪等领域。均值漂移算法的基本思想是通过反复 迭代计算当前点的偏移均值，并挪动被计算点，经过 反复迭代计算和多次挪动，循环判断是否满足条件, 达到后则终止迭代过程[10]。Mean shil't的基本形 式为： 收稿日期：2017-06 -13 基金项目：国家自然科学基金资助项目（81101116) 作者简介：赵祥宇（1992-)，男，硕士研究生，研究方向为数字图像处理。 —92 —
SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析
SPSS聚类分析过程 聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤： 1.数据预处理（标准化） 2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述） 3.聚类（根据不同方法进行分类） 4.确定最佳分类（类别数） SPSS软件聚类步骤 1. 数据预处理（标准化） →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可： 标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。）；Range 0 to 1（极差正规化变换/ 规格化变换）； 2. 构造关系矩阵 在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）: →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法 SPSS中如何选择系统聚类法 常用系统聚类方法 a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法 方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离 b）Within-groups linkage 组内平均连接法 方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小 C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法） 方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法
聚类分析方法
聚类分析方法 方法介绍 聚类分析 (Clauster Analysis) 数值分类法的一种，在社会应用中称类型学。 Robert Tryon于1939年提出的一种心理学研究方法。 目的:用数量关系对事物进行分类。 对于可以用某些数量描述的事物，采用样本间的距离来将性质接近的事物归为一类，从而达到对事物的分析和评价。 聚类分析作分类时各类群乃至类群数事先未知，而是根据数据的特征确定的，又称为无师可循的分类。 一般分为逐步聚类、系统聚类和其它方法。 16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量 数据示例 聚类分析(cluster analysis) 对于一个数据，人们既可以对变量(指标)进行分类(相当于对数据中的列分类)，也可以对观测值(事件、样品)来分类(相当于对数据中的行分类)。 比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科成绩(或者综合考虑各科成绩)分类。 当然，并不一定事先假定有多少类，完全可以按照数据本身的规律来分类。 如何度量远近, 如果想要对100个学生进行分类，如果仅仅知道他们的数学成绩，则只好按照数学成绩来分类;这些成绩在直线上形成100个点。这样就可以把接近的点放到一类。
如果还知道他们的物理成绩，这样数学和物理成绩就形成二维平面上的100 个点，也可以按照距离远近来分类。 三维或者更高维的情况也是类似;只不过三维以上的图形无法直观地画出来而已。在饮料数据中，每种饮料都有四个变量值。这就是四维空间点的问题了。 如果以n个数值型变量(n维空间)来描述某一类事物，则一个事物就是n维空间中是一个点。 Y X Z 1>. . . . . . . . . . . . . .
各种聚类算法的比较
各种聚类算法的比较 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地小；不同类对象之间的相似度尽可能地大。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自数据挖掘中的聚类分析研究综述这篇论文。 1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2最具代表性算法 1）CURE算法 特点：固定数目有代表性的点共同代表类 优点：识别形状复杂，大小不一的聚类，过滤孤立点 2）ROCK算法 特点：对CURE算法的改进 优点：同上，并适用于类别属性的数据 3）CHAMELEON算法 特点：利用了动态建模技术 1.2分解聚类 1.3优缺点 优点：适用于任意形状和任意属性的数据集；灵活控制不同层次的聚类粒度，强聚类能力 缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理 2、分割聚类算法 2.1基于密度的聚类 2.1.1特点 将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类
1）DBSCAN：不断生长足够高密度的区域 2）DENCLUE：根据数据点在属性空间中的密度进行聚类，密度和网格与处理的结合 3）OPTICS、DBCLASD、CURD：均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进 2.2基于网格的聚类 2.2.1特点 利用属性空间的多维网格数据结构，将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构； 1）优点：处理时间与数据对象的数目无关，与数据的输入顺序无关，可以处理任意类型的数据 2）缺点：处理时间与每维空间所划分的单元数相关，一定程度上降低了聚类的质量和准确性 2.2.2典型算法 1）STING：基于网格多分辨率，将空间划分为方形单元，对应不同分辨率2）STING+：改进STING，用于处理动态进化的空间数据 3）ＣＬＩＱＵＥ：结合网格和密度聚类的思想，能处理大规模高维度数据4）WaveCluster：以信号处理思想为基础 2.3基于图论的聚类 2.3.1特点 转换为组合优化问题，并利用图论和相关启发式算法来解决，构造数据集的最小生成数，再逐步删除最长边 1）优点：不需要进行相似度的计算 2.3.2两个主要的应用形式 1）基于超图的划分 2）基于光谱的图划分 2.4基于平方误差的迭代重分配聚类 2.4.1思想 逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解
人参的作用与效果以及正确吃人参的方法
首先介绍人参的功效与作用 人参的功效是大补元气，固脱生津，安神。治劳伤虚损，食少，倦怠，反胃吐食，大便滑-泄，虚咳喘促，自汗暴脱，惊悸，健忘，眩晕头痛，阳-痿，尿频，消渴，妇女崩漏，小儿慢惊，及久虚不复，一切气血津液不足之证。 人参的作用 1调节中枢神经系统 2促进大脑对能量物质的利用 3改善心脏功能 4降血糖作用 5增强机体的免疫功能 6提高对有害刺激的抵御能力 7抗肿瘤作用 8抗氧化作用 人参食疗吃法 人参鸡汤的做法 1.将鸡放锅内长时间炖煮，煮好扣可放入胡椒、盐巴食用。 健康小常识由于营养丰富，因此是炎夏补充汗水流失的最佳补品。还有骨黑而高药效的乌骨鸡的参鸡汤，可在百济参鸡汤、高丽参鸡汤等参鸡汤专卖店或鸡肉类专门店享用。 人参鸡肉汤的做法 1.将老母鸡宰杀，去毛及内脏、洗净、切块。 2.人参、淮山、大枣洗净;姜切片;葱切段。 3.锅置火上，加适量清水，放入鸡块、人参、淮山、大枣、姜、葱、料酒及少许精盐，用旺火煮沸后，改用文火煮至鸡肉熟透，加入味精、精盐调味即成。 人参鸡肉汤的做法 人参汽锅鸡的做法 1.人参一支、红枣一把、生姜一大块切片、香菇用水发开切去蒂 2.2斤左右土鸡一只，剁成小块
3.炒锅倒少量油，大火烧辣，下入姜片和鸡块爆至断生 4.将炒过的鸡块盛入汽锅中，倒入刚刚盖住鸡肉的水，放入人参、红枣和香菇，盖上盖，高压锅倒入适量的水，下放支架或者蒸格，将汽锅置于高压锅中，盖上锅盖，大火烧上汽后改小火，闷30分钟后，开盖放汽，加入适量的盐、鸡精、胡椒粉调味，然后再盖上普通锅盖，中火蒸10分钟，即可起锅了 营养功效主治：劳伤虚损、食少、倦怠、反胃吐食、大便滑泄、虚咳喘促、自汗暴脱、惊悸、健忘、眩晕头痛、阳痿、尿频、消渴、妇女崩漏、小儿慢惊及久虚不复，一切气血津液不足之证。 人参螺片汤的做法 人参螺片汤的做法 1.排骨洗净，斩块 2.螺片用温水浸泡1小时 3.将生参12克、玉竹20克、北杏15克、杞子15克、螺片50克、龙皇杏15克、蜜枣3枚,洗净 4.排骨放入砂锅中，加适量清水 5.放入螺片和洗净的药材 6.大火煮开，转小火煲3小时左右，调味后即可出锅 人参可以这么吃 一、炖服 将生晒参切片，每天用2~5克，将参片放入瓷碗内，加适量水，密封碗口，放置锅内蒸架上，隔水蒸，水开后再用小火煮沸20~30分钟。先服参汁，然后将参片吞服，早饭前半小时服用，连服一个冬季效果甚佳。取食量可根据个人体质及受纳程度而略为增减，遵医嘱服用最好。对于虚脱之症，可用大剂量15~30克，用武火急煎，煮取浓汁，分数次灌服。 二、蒸服 蒸服方法：人参6~9克、适量水、冰糖放于瓷碗或参罐内，加盖，隔水以文火炖透。先饮汁，后食渣。 炖服 三、煮服
聚类分析的方法
聚类分析的方法 一、系统聚类法 系统聚类分析法就是利用一定的数学方法将样品或变量（所分析的项目）归并为若干不同的类别（以分类树形图表示），使得每一类别内的所有个体之间具有较密切的关系，而各类别之间的相互关系相对地比较疏远。系统聚类分析最后得到一个反映个体间亲疏关系的自然谱系，它比较客观地描述了分类对象的各个体之间的差异和联系。根据分类目的不同，系统聚类分析可分为两类：一类是对变量分类，称为R型分析；另一类是对样品分类，称为Q型分析。系统聚类分析法基本步骤如下（许志友，1988）。 （一）数据的正规化和标准化 由于监测时所得到的数值各变量之间相差较大，或因各变量所取的度量单位不同，使数值差别增大，如果不对原始数据进行变换处理，势必会突出监测数据中数值较大的一些变量的作用，而消弱数值较小的另一些变量的作用，克服这种弊病的办法是对原始数据正规化或标准化，得到的数据均与监测时所取的度量单位无关。 设原始监测数据为Xij (i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m；n为样品个数，m为变量个数)，正规化或标准化处理后的数据为Zij (i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m)。 1. 正规化计算公式如下： （7-32） （i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m） 2. 标准化计算公式如下： （7-33） （i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m） 其中：
（二）数据分类尺度计算 为了对数据Zij进行分类，须对该数据进一步处理，以便从中确定出分类的尺度，下列出分类尺度计算的四种方法。 1.相关系数R 两两变量间简单相关系数定义为： （7-34） （i，j＝1，2，…，m） 其中 一般用于变量的分类（R型）。有一1≤≤1且愈接近1时，则此两变量愈亲近， 愈接近-1，则关系愈疏远。 2.相似系数 相似系数的意义是，把每个样品看做m维空间中的一个向量，n个样品相当于m维空间中的n个向量。第i个样品与第j个样品之间的相似系数是用两个向量之间的夹角余弦来定义，即：
系统聚类分析
聚类分析 聚类分析是研究“物以类聚”的一种多元统计方法。国内有人称它为群分析、点群分析、簇群分析等。 聚类分析的基本概念 聚类分析是研究对样品或指标进行分类的一种多元统计方法,是依据研究对象的个体的特征进行分类的方法。它把分类对象按一定规则分成若干类，这些类非事先给定的，而是根据数据特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中趋向于不相似。它职能是建立一种能按照样品或变量的相似程度进行分类的方法。 聚类分析的基本思想是认为我们所研究的样本或指标（变量）之间存在着程度不同的相似性（亲疏关系）。于是根据一批样本的多个观测指标，具体找出一些彼此之间相似程度较大的样本（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样本（或指标）又聚合为另一类，关系密切的聚合到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到把所有样本（或指标）都聚合完毕，把不同的类型一一划分出来，形成一个由小到大的分类系统。最后把整个分类系统画成一张谱系图，用它把所有样本（或指标）间的亲疏关系表示出来。这种方法是最常用的、最基本的一种，称为系统聚类分析。 聚类分析有两种：一种是对样本的分类，称为Q型，另一种是对变量（指标）的分类，称为R型。 聚类分析给人们提供了丰富多彩的方法进行分类，这些方法大致可以归纳为： （1）系统聚类法。首先将n个也样品看成n类（一个类包含一个样品），然后将性质最接近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再从中找出最接近的两类加以合并成了n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述并类过程画成一张图（称为聚类图）便可决定分多少类，每类各有什么样品。 （2）模糊聚类法。将模糊数学的思想观点用到聚类分析中产生的方法。该方法多用于定型变量的分类。 （3）K—均值法。K—均值法是一种非谱系聚类法，它是把样品聚集成k个类的集合。类的个数k可以预先给定或者在聚类过程中确定。该方法可用于比系
各种人参酒的泡制方法
各种人参酒的泡制方法 2009-04-06 20:50 人参大补酒 【配方】 人参５克，熟地黄２５克，枸杞子９０克，冰糖１００克，白酒２５００克。 【制法】 将人参去芦头，烘软，切片，枸杞子除去杂质，与白熟地同放入洁净的纱布袋中，封好袋口，把药袋放入酒中密封浸泡，每日搅拌１次。浸泡１５天后，用洁净纱布过滤，取药酒备用。将冰糖放入锅中，加少量水加热溶化煮沸，煮至见微黄时，趁热过滤去渣，待凉后加入药酒中，搅匀。静置一段时间后，取上清酒液即可饮用。 【功效】 大补气血。安神，滋肝明目。适用于身体虚弱，神经衰弱，头晕目眩，腰膝酸软等。无病者常饮，有强身健体，益寿延年之功。 【服法】 每日２次，每次饮服１５～２０毫升。 人参灵芝酒 【配方】 大支人参1支，灵芝草30克，白酒750毫升。 【主治】 失寝，食欲不佳，冠心病，病后年老体弱。 【服法】 人参、灵芝一起浸入白酒中，7天以上即可饮用。每次l匙，日饮l－2次。 人参枸杞酒 【配方】 人参30克，枸杞子500克，熟地黄100克，冰糖4000克，白酒5000毫升。 【主治】 补气补血，对食少、乏力、盗汗、失眠、眩晕、腰疼等各种劳损虚症，均有显著效果。 【制作】 一同装入坛内，加盖密封。20天后进行过滤，然后再将酒装入坛内，密封。30天后即可饮用。人参枸杞子酒 【配方】 人参20克枸杞子350克熟地100克冰糖400克白酒5公斤。 【功效】
强壮抗老，补阴血，乌须发，壮腰膝，强视力，活血通经。适用于病后体虚及贫血、营养不良、神经衰弱、糖尿病等患者饮用。无病常饮，亦有强身益寿之功。大补元气，安神固脱，滋肝明目。适用于劳伤虚损、少食倦怠、惊悸健忘、头痛眩晕、阳痿、腰膝酸痛等症。 【制作】 1.将人参烘烤切片，枸杞除去杂质，用纱布袋装上扎口备用。 2.冰糖放入锅中，用适量水加热溶化至沸，炼至色黄时，趁热用纱布过滤去渣备用。 3.白酒装入酒坛内，将装有人参、枸杞的布袋放入酒中，加盖密封浸泡10-15天，每日搅拌1次，泡至药味尽淡，取出药袋，用细布滤除沉淀物，加入冰糖搅匀，再静置过滤，澄明即成。 【用法】 饮用时，可根据自己的酒量，每次饮10-12克。 长白山全株鲜参酒 【配方】 本产品集长白山民间秘方，以长白山全株鲜人参为主要原料，以三泉水酿制优质白酒为基，由鹿茸、灵芝、天麻、不老草、枸杞子、蛇、蛤蚧、五味子、贝母等名贵药材的固形物或浸汁液体配制而成。 【功效】 此酒具有强身健体，防病抗衰，益智养颜，滋补壮阳，延年益寿之功效，是中老年理想的滋补品。 【用法】 饮酒既可。 鹿血酒 【配方】 鹿血200克白酒1000克 【效用】 补虚弱、理血脉、散寒邪、止疼痛。 【适用】 阳虚怕冷，腹痛，肾虚阳萎，虚寒带下，崩漏等症。 【制作】 1、鹿血新鲜的最佳，按量取后注入酒坛内，再注入白酒，用筷子搅匀，静置约24小时。 2、取上层澄清液，食时在热水中加热约50度时即可。 鹿茸酒 【配方】 鹿茸5克，山药30克，白酒500克效用：壮元阳，补气血，闪精髓，强筋骨。 【适用】 肾阳虚之阳萎，滑精，腰膝酸冷，虚寒带下，精亏眩晕耳鸣，小便频数等症。
数据挖掘中的聚类算法综述
收稿日期:2006201204;修返日期:2006203219基金项目:国家自然科学基金资助项目(60473117) 数据挖掘中的聚类算法综述 3 贺 玲,吴玲达,蔡益朝 (国防科学技术大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073) 摘 要:聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术。全面总结了数据挖掘中聚类算法的研究现状,分析比较了它们的性能差异和各自存在的优点及问题,并结合多媒体领域的应用需求指出了其今后的发展趋势。 关键词:数据挖掘;聚类;聚类算法 中图法分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:100123695(2007)0120010204 Survey of Clustering A lgorith m s in Data M ining HE L ing,WU L ing 2da,CA I Yi 2chao (College of Infor m ation Syste m &M anage m ent,N ational U niversity of D efense Technology,Changsha Hunan 410073,China ) Abstract:Clustering is an i m portant technique in Data M ining (DM )f or the discovery of data distributi on and latent data pattern .This paper p r ovides a detailed survey of current clustering algorith m s in DM at first,then it makes a comparis on a mong the m,illustrates the merits existing in the m,and identifies the p r oblem s t o be s olved and the ne w directi ons in the fu 2ture according t o the app licati on require ments in multi m edia domain .Key works:Data M ining;Clustering;Clustering A lgorith m 1 引言 随着信息技术和计算机技术的迅猛发展,人们面临着越来越多的文本、图像、视频以及音频数据,为帮助用户从这些大量数据中分析出其间所蕴涵的有价值的知识,数据挖掘(Data M ining,DM )技术应运而生。所谓数据挖掘,就是从大量无序 的数据中发现隐含的、有效的、有价值的、可理解的模式,进而发现有用的知识,并得出时间的趋向和关联,为用户提供问题求解层次的决策支持能力。与此同时,聚类作为数据挖掘的主要方法之一,也越来越引起人们的关注。 本文比较了数据挖掘中现有聚类算法的性能,分析了它们各自的优缺点并指出了其今后的发展趋势。 2 DM 中现有的聚类算法 聚类是一种常见的数据分析工具,其目的是把大量数据点的集合分成若干类,使得每个类中的数据之间最大程度地相似,而不同类中的数据最大程度地不同。在多媒体信息检索及数据挖掘的过程中,聚类处理对于建立高效的数据库索引、实现快速准确的信息检索具有重要的理论和现实意义。 本文以聚类算法所采用的基本思想为依据将它们分为五类,即层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法以及用于高维数据的聚类算法,如图1所示。 聚类 层次聚类算法 聚合聚类:Single 2L ink,Comp lete 2L ink,Average 2L ink 分解聚类 分割聚类算法基于密度的聚类基于网格的聚类 基于图论的聚类 基于平方误差的迭代重分配聚类:概率聚类、最近邻 聚类、K 2medoids 、K 2means 基于约束的聚类算法 机器学习中的聚类算法 人工神经网络方法 基于进化理论的方法:模拟退火、遗传算法用于高维数据的聚类算法 子空间聚类 联合聚类 图1 聚类算法分类示意图 211 层次聚类算法 层次聚类算法通过将数据组织成若干组并形成一个相应的树状图来进行聚类,它又可以分为两类,即自底向上的聚合层次聚类和自顶向下的分解层次聚类。聚合聚类的策略是先将每个对象各自作为一个原子聚类,然后对这些原子聚类逐层进行聚合,直至满足一定的终止条件;后者则与前者相反,它先将所有的对象都看成一个聚类,然后将其不断分解直至满足终止条件。 对于聚合聚类算法来讲,根据度量两个子类的相似度时所依据的距离不同,又可将其分为基于Single 2L ink,Comp lete 2L ink 和Average 2L ink 的聚合聚类。Single 2L ink 在这三者中应用最为广泛,它根据两个聚类中相隔最近的两个点之间的距离来评价这两个类之间的相似程度,而后两者则分别依据两类中数据点之间的最远距离和平均距离来进行相似度评价。 CURE,ROCK 和CHAME LE ON 算法是聚合聚类中最具代 表性的三个方法。 Guha 等人在1998年提出了C URE 算法 [1] 。该方法不用 单个中心或对象来代表一个聚类,而是选择数据空间中固定数目的、具有代表性的一些点共同来代表相应的类,这样就可以
聚类算法比较
聚类算法: 1. 划分法：K-MEANS算法、K-M EDOIDS算法、CLARANS算法； 1）K-means 算法： 基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 K-Means聚类算法主要分为三个步骤： (1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心 (2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到离该点最近的聚类中去 (3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 反复执行(2)、(3)，直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求为止 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2： (a)未聚类的初始点集 (b)随机选取两个点作为聚类中心 (c)计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去 (d)计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 (e)重复(c),计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去 (f)重复(d),计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 优点： 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。 缺点： 1. 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。 2. 在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
人参的服用方法大全
人参的服用方法 人参有“补五脏、安精神、定魂魄、止惊悸、明目开心益智”功效。它的食用方法很有讲究： 1.泡茶：切成薄片，每次1～2克，放入杯中冲入沸水，而后盖上杯盖泡5分钟左右，做茶饮用，直至药味消失，而后将人参渣嚼食。 2.冲粉：烘干研末，每次1～2克，如上法服食，或吞服，以温开水送下。 3.含化：将人参切为极细薄片，每日分数次放入口中，缓缓噙化咽下。 4.炖服：取人参5～10克，切薄片后与晶糖30克加适量水炖开，待晶糖溶化后，饮汤食参。 5.煮粥：将人参3克切片后加水炖开，去渣取汁，加大米、清水适量，煮为稀粥，待热时调入适量蜂蜜或白糖服食，嚼食人参。亦可将人参粉冲入粥中取食，每日1剂，可益气养血，健脾开胃。 6.炖鸡：取母鸡(乌骨鸡为佳)1只，去毛杂后将人参5～10克切片放入鸡腹中，缝合肚口放砂锅中，加水及调味品，火文火炖至肉熟汤浓，食鸡、饮汤、吃参，每周1～2次。 7.泡酒：选根须完整的人参1只，浸入500克白酒中，然后密封置阴凉处，每日摇动数次，半月后饮用，每次30～50毫升，每日1～2次。 再加十种吃法。 一、人参冰糖益气补虚：取人参5克，冰糖适量，煎水服用每日服一剂，每剂药煎二次，早晚各服一次 [功效]能益气补虚、延年益寿，适用于老年人体衰、自感气短、乏力。 二、人参猪肉大补元气：将人参研粉或切片6克，猪瘦肉适量切成小块，置于砂锅拌汤，加适量清水炖熟服用，一日内分两次服完。 [功效]具有大补元气作用，适用手术后产后，卧床及身体虚弱和劳累过度者。 三、人参炖母鸡，滋补强壮：用人参10克，母鸡一只，鸡杀后去毛及肠杂洗净放砂锅内加入人参及适量水先以大火煮沸后转用文火炖至烂熟，服食 [功效]具有滋祉强身作用，适用手术大出血及妇女产前、产后的营养调补。 四、人参枸杞子消费品五劳七伤：用人参15克，枸杞子20克，迁茅15克，用水煎服，每日一剂 [功效]治五劳七伤，房事衰弱 五、人参酸枣仁补气血：用人参6克切块或片，酸枣仁10克，用水煎服，每日一剂，每剂药煎2次，早晚各服一次 [功效]适用于老年人气血两亏，神志不安，失眠等常见老年病症。 六、人参蛤蚧汉阳痿早泄：用红参50克，蛤蚧2对，冬虫夏草100克，淫羊藿250克、兔丝子90克，先将蛤蚧、红参用米酒浸后烘干，冬虫夏草、淫羊藿慢火焙干，共研细末口服，每次5克，日服2次