一、密度聚类 消费者习惯

密度聚类是一种用于聚类分析的强大工具，通过将样本根据密度聚类到不同的类别中，可以帮助我们理解和发现数据中隐藏的模式和关系。在市场营销中，了解消费者习惯对于企业制定精准的营销策略至关重要。密度聚类可以帮助企业根据消费者的行为和偏好将其分组，以更好地理解他们的需求，并提供相应的产品和服务。

密度聚类原理

密度聚类是一种基于样本之间密度的聚类算法，可以根据样本在特征空间的密度分布将其聚类到不同的类别中去。相较于传统的基于距离的聚类算法，密度聚类不受数据分布形状的限制，可以发现任意形状的聚类结果。

密度聚类的核心思想是定义一个以某个样本为中心、以一定半径内的样本数量来描述样本的密度。具体来说，密度聚类从一个样本开始，通过计算以该样本为中心、在给定半径内的邻域样本数量，确定该样本的核心密度。然后，通过连接核心密度高的样本以及它们的邻域样本，逐步扩展形成一个密度可达的聚类簇。最终，所有密度可达的簇被识别出来，并被视为聚类结果。

密度聚类的一个重要参数是邻域半径，它决定了核心密度的计算结果和聚类结果的紧密程度。如果邻域半径过大，可能会导致所有样本被聚类到一个簇中，而忽略了聚类内部的细分。如果邻域半径过小，可能会使得许多样本无法被聚类到任何簇中，而形成孤立的噪声点。

消费者习惯的应用

消费者习惯是指消费者在购买商品或接受服务时形成的一系列稳定的行为和偏好。了解消费者习惯可以帮助企业了解消费者的购买行为、喜好和需求，从而更好地制定产品设计和市场营销策略。

密度聚类在消费者习惯分析中的应用非常广泛。通过将消费者的行为数据进行密度聚类，可以将消费者划分为不同的群体，并对每个群体的特点和需求进行深入分析。

密度聚类分析案例

以一家电商企业为例，该企业想要了解其消费者的购买习惯，以便针对不同的消费群体制定个性化的营销策略。

首先，该企业收集了大量的消费者行为数据，包括购买记录、浏览记录、搜索记录等。然后，使用密度聚类算法对这些消费者行为数据进行聚类分析。

将消费者行为数据转化为特征向量形式，如购买频率、购买金额、浏览时长等。然后，选择合适的邻域半径和核心密度阈值，运行密度聚类算法。

通过密度聚类算法，将消费者划分为多个不同的群体。对于每个群体，进一步分析其购买习惯、偏好和需求。

例如，某一群体的消费者集中在特定的商品类别上，购买频率高且购买金额较大。针对这一群体，该企业可以推送相关商品的促销信息，提供定制化的购物推荐，以增加他们的购买意愿和忠诚度。

另一群体的消费者更注重商品的品质和口碑，而不太关注价格和促销活动。对于这一群体，该企业可以侧重提供高品质的商品和个性化的售后服务，以满足他们的需求。

密度聚类还可以帮助企业发现新的消费群体和潜在市场。通过分析聚类结果中的孤立点和边缘簇，企业可以发现那些具有特殊需求和偏好的消费者群体，开辟新的市场机会。

总结

密度聚类是一种强大的聚类算法，可以帮助企业分析消费者习惯，以更好地了解消费者的需求和行为特征。通过密度聚类，企业可以将消费者划分为不同的群体，并制定个性化的营销策略。

在应用密度聚类进行消费者习惯分析时，需要注意选择合适的邻域半径和核心密度阈值。同时，还需要结合具体业务场景，深入分析每个群体的特点和需求，以实现更精准的营销。

总之，密度聚类在市场营销中具有广泛应用前景，将为企业带来更多的商机和竞争优势。

二、空间密度聚类方法有哪些？

方法有:

1、具有噪声的基于密度的聚类方法 - DBSCAN2、密度最大值算法 - MDCA

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - 具有噪声的基于密度的聚类方法

密度阈值density0；当节点的密度值大于密度阈值的时候，认为该节点属于一个比较固定的簇，在第一次构建基本簇的时候，就将这些节点添加到对应簇中，如果小于这个值的时候，暂时认为该节点为噪声节

三、聚丙醇密度？

丙醇是一种有机物，化学式为C3H8O，分子量为60.095，无色液体。（丙醇有两种同分异构体，具有能与水、乙醇和乙醚混溶的性质，包括正丙醇和异丙醇，如果没有特殊说明，丙醇一般指正丙醇）。一般用作溶剂，也是制备正丙胺等的原料；用作色谱分析试剂、溶剂及清洗剂。

无色澄清液体，有类似乙醇的气味，可燃。熔点- 127℃，沸点97.2℃，能与水、醇、醚、烃等多种溶剂混溶。正丙醇的化学性质与其他低分子量脂肪族伯醇相似。能与水、乙醇和乙醚混溶。其蒸气与空气形成爆炸性混合物，遇明火、高热能引起燃烧爆炸。与氧化剂能发生强烈反应。 化学性质与乙醇相似，氧化生成丙醛，进一步氧化生成丙酸。用硫酸脱水生成丙烯。

1.属低毒类。生理作用和乙醇相似，麻醉性和对黏膜的刺激比乙醇略强。毒性也较乙醇大，杀菌能力比乙醇强三倍。嗅觉阈浓度73.62mg/m3。TJ 36-79规定车间空气中最高容许浓度为200mg/m3。

2.稳定性：稳定

3.安全性：接触高浓度蒸气出现头痛、倦睡以及眼、鼻、喉刺激症状。工作人员应作好防护，工作环境应有良好的通风条件。储存于阴凉、通风仓库内。应与氧化剂分开存放。远离火种、热源。防止阳光直射。保持容器密封。

3.禁配物：强氧化剂、酸酐、酸类、卤素

4.聚合危害：不聚合

四、聚脲密度？

密度指的是聚脲材料的比重或是聚脲的密度，是聚脲材料的一个基本参数。聚脲是一种高分子材料，常用于制造各种绝缘材料和密封材料。其密度通常在1.2-1.3g/cm³之间。

聚脲密度的大小决定了材料的质量和性能，不同的密度可能会导致其应用领域和用途上的差异。比如，在密封材料的应用中，密度越大的聚脲具有更好的密封性能和抗压性能，适用于制造高压密封材料。而对于绝缘材料，其密度较小的材料具有更好的绝缘性能和加工性能，适用于制造复杂的电器设备的难加工部位。总之，了解聚脲密度是选择和应用聚脲材料时需要考虑的重要参数，需_

五、层次聚类方法的聚类分类？

原型聚类也称基于原型的聚类(prototype-based clustering)，这类算法假设聚类结构能够通过一组原型刻画，先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示、不同的求解方式，产生不同的算法。常用的原型聚类算法有k-means算法。

层次聚类(hierarchical clustering)是一种基于原型的聚类算法，试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用"自底向上"的聚合策略，也可以采用"自顶向下"的分拆策略。层次聚类算法的优势在于，可以通过绘制树状图(dendrogram)，帮助我们使用可视化的方式来解释聚类结果。层次聚类的另一个优点就是，它不需要事先指定簇的数量

六、世界船舶密度图片？

世界船舶密度高的地区新加坡马六甲海峽，苏伊士运河，英吉里海峽，巴拿马运河等。

七、船舶工程类

船舶工程类是一门涉及船舶设计、建造、维护和运营的专业领域。随着全球贸易的发展，船舶工程类专业的需求也在不断增长，成为一个备受关注的领域。

船舶工程类的学习内容

在船舶工程类专业中，学生将学习船舶的结构设计、船体力学、船舶动力学、船舶推进原理、海洋工程学等相关知识。此外，他们还将接受实践课程，学习如何运用工程原理和知识来设计、建造和维护各类船舶。

职业发展前景

选择船舶工程类作为专业的学生，将有着广阔的职业发展前景。他们可以在船舶设计研究所、造船厂、海洋工程公司、船舶维修企业等领域找到工作机会。此外，随着我国海洋经济的快速发展，船舶工程类专业毕业生还可以在海洋工程建设、沿海资源开发等领域发挥重要作用。

未来发展趋势

随着科技的不断进步和船舶工程技术的不断创新，船舶工程类专业也将面临许多新的发展趋势。未来，船舶工程师将需要具备更多的跨学科知识，如船舶智能化技术、绿色船舶设计、船舶能源管理等方面的知识。

技能要求

想要在船舶工程领域取得成功，除了扎实的专业知识外，学生还需要具备一定的技能。这包括良好的团队合作能力、解决问题的能力、沟通能力和创新能力。

结语

总的来说，选择学习船舶工程类专业是一个具有挑战性但充满机遇的选择。随着海洋经济的不断发展和船舶工程技术的不断创新，船舶工程类专业将会变得越来越重要。希望有志于从事船舶工程行业的学子可以认真学习专业知识，培养相关技能，为自己的未来职业发展打下坚实的基础。

八、船舶类期刊推荐？

船舶类期刊主要集中在中国造船学会、地方造船学会、中国船舶集团XX公司、中船XX研究所、XX大学。

英文船舶类sci、ei不熟悉，等大佬回复。

下面基本上包括船舶行业所有核心期刊，不太有影响力的就不放了：

《中国舰船研究》，701所，cscd核心。

《舰船电子工程》，709所，普刊。

《上海船舶运输科学研究所学报》，普刊

《船舶标准化工程师》，中船七院，普刊。

《船舶与海洋工程》，上海造船学会，之前好像叫《上海造船》，普刊。

《船舶设计通讯》，普刊，居然是半年刊，投稿慎重。

《江苏船舶》，江苏造船学会，普刊。

《柴油机》，中船711所，普刊。

《中国造船》，中国造船工程学会，EI核心，国内造船顶刊吧。

《海洋工程装备与技术》，上交，普刊。

《船海工程》，武汉造船学会，核心。

《船舶力学》，中国造船学会，EI核心。

《海洋工程》，中国海洋学会，cscd核心。

《船舶工程》，中船704所，cscd拓展核心，增刊好投。

《舰船科学与技术》，中国舰船研究院，北核，审稿周期两个月左右，中介合作多。

《船舶》，中船708所，不收审稿费及版面费，初审外审2个月左右。

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前段时间抽空总结了船舶行业期刊，中文的基本上都是这些了，大家可以参考参考。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/335813193

强烈建议：

不管是船舶专业学生还是从业者，能自己解决论文的尽量自己解决，找找大学教授老师合作，工作伙伴帮忙等等，办法总是有的。毕竟上知网，出了这么多事情，不怕一万就怕万一，关乎自己前途钱途和命运的事情。而且中介代理核心基本上2w+！个人觉得从金钱和诚信考虑，还是要千万慎重！

（仅供参考，欢迎交流合作~）

九、k均值聚类和系统聚类优劣

K-Means是最为经典的无监督聚类（Unsupervised Clustering）算法，其主要目的是将n个样本点划分为k个簇，使得相似的样本尽量被分到同一个聚簇。K-Means衡量相似度的计算方法为欧氏距离（Euclid Distance）。

K-Means算法的特点是类别的个数是人为给定的，如果让机器自己去找类别的个数，我们有AP聚类算法。K-Means的一个重要的假设是：数据之间的相似度可以使用欧氏距离度量，如果不能使用欧氏距离度量，要先把数据转换到能用欧氏距离度量，这一点很重要。（注：可以使用欧氏距离度量的意思就是欧氏距离越小，两个数据相似度越高）

算法

伪代码：

function K-Means(输入数据，中心点个数K)

获取输入数据的维度Dim和个数N

随机生成K个Dim维的点，或随机选k个样本中的点

while(算法未收敛)

对N个点：计算每个点属于哪一类。

十、系统聚类和动态聚类的方法？

系统聚类是将个样品分成若干类的方法，其基本思想是：先将个样品各看成一类，然后规定类与类之间的距离，选择距离最小的一对合并成新的一类，计算新类与其他类之间的距离，再将距离最近的两类合并，这样每次减少一类，直至所有的样品合为一类为止。

动态聚类法亦称逐步聚类法。一类聚类法，属于大样本聚类法.具体作法是：先粗略地进行预分类，然后再逐步调整，直到把类分得比较合理为止，这种分类方法较之系统聚类法，具有计算量较小、占用计算机存贮单元少、方法简单等优点，所以更适用于大样本的聚类分析。 动态聚类法的聚类过程，可用以框图来描述，框图的每一部分，均有很多种方法可采用，将这些方法按框图进行组合，就会得到各种动态聚类法。