数据切片算法
① 数据结构和算法在实际的软件开发中都有哪些
应用太多了。
基本上来说C#是基于面向对象语言，你所定义的所有类/结构体都算是数据结构，而且在.net类库中已经定义中诸多可用的类型以供使用。实际开发中根本就离不开结构与算法。
题主之所以有这样的问题，基本上认识到了很多程序员易犯的一个毛病——理论知识与实际应用中的脱节问题，不少程序员都说自己写程序用不上理论知识，或者是理论无用。我一直认为理论才是真正编程的指导，别说你所学的理论知识了，有时我们必须遵守一些软件活动上的标准/规范/规定。比如ISO29500标准有多少程序员读过或听说过？他实事就是关于openxml的一个国际标准，我们要想达到通用的程序，这些标准还是读一读的好。
扯回你的问题，什么是数据结构，什么是算法？如果你真的狭义理由数据结构，或者只是从课本上例子来说，数据结构被定义成一个只有属性成员的类或结构体才算是数据结构吗？事实上并不是，那么是不是只有链表/栈/队列才算是数据结构呢？可以说这是某些人狭义理解数据结构时的一种常规定势思维，但事实上来说，类或结构是数据结构的基本，否则你链表存在的实体到底是什么东西？所以数据结构包含着基本结构与狭义上的顺序表/链表/栈/队等存在实体的集体。为什么我说数据结构在实际运用中广泛体现呢？就数据结构而言，课本上只是为了讲明白结构而已，弱化了其中实体的真正含义，而且不语言的具体实现亦不尽相同，所以他们所讲的数据结构是基本理论的。
我来个例子：链表（C#语言）
publicclassMember
{
publicstringName{get;set;}
publicstringResponsibility{get;set;}
publicstringPosotion{get;set;}
}
publicclassMemberNode
{
publicMemberMember{get;set;}
publicMemberNext{get;set;}
}
//Node其他就是链表中的一个结点结构，这个结点结构除了指明当前的Member之下还指向下Next的下一个结构结构，它最终可以形成一个链表。这就是定义的一个链表。
从以上例子上你可以看出这是一个类似于课本的标准定义，但事实上在C#语法中存在泛型的特点，那么这类似的结构我们不须要一个个地定义了！所以在不同的语言中为了方便编程者，我们甚至可以把这样的结构进行简单化，从而达到一种最简单的使用方式。以C#为例，我们可以使用Node<T>来表示链表/List<T>表示顺序表/Stack<T>表示栈/Queue<T>表示队列，在这种情况下，我们只需要定义我们的泛型即可，结构链之类的本身使用泛型已经在类库中实现了——虽然你不用定义，但不代表不使用或者不用理解这其中的知识。而在课本讲理论的时候，他不可能附带泛型来讲的，所以很多人认为自己去定义数据结构才行，那才是“真正”的数据结构，其实不然。以链表为例，我们需要一个节点除了其实体意义之外，还存在指向下一结点的指针（其实是地址引用）才算是数据结构。根据课本，他们必须这么定义（C#）：
publicclassMemberNode
{
publicstringName{get;set;}
publicstringResponsibility{get;set;}
publicstringPosition{get;set;}
publicMemberNodeNext{get;set;}
}
//死读书的只会承认这种才是真正的数据结构吧（链表节点）
事实上，链表讲的只是一种形式，能最终形成的一种组织数据结构的形式。这个代码会导致我们出现一种极大的误解——每个类型的结构都需要重新定义一次。如果有多个类型结构的话，我们会出现多个不同的定义，这会导致将来类的定义越来越多，对于维护上来说是比较麻烦的。由于设计模式/面向切片等各种开发方式的介入，我们会使用相对比较简单的形式。所以才会有我定义两个类的进步，而后可以出现泛型的更进一步。
你可以这样理解，这种课本上的结构，会导致我们造成每种结构基本上都需要重新定义一次，我最开始给出的例子可以使用继承的方式，实现某个基类的数据结构（下面的似乎也行，但在使用中可能会出现部分问题），而Node<T>则从根本上解决了这个问题，可以支撑多种类型。
所以此时在理解数据结构时，比如Node<T>，他不旦要求理解链表的节点，还要理解T泛型，那么在数据结构上来说，它指的不再是单一的节点结构，还在包括一个基础的类型。
换句话来说，你在C#等语言中已经不需要再做类似的定义了，只需要定义其基本结构类型即可。但课本上在讲知识的时候，它不可能只针对面向对象或支持泛型的语言来讲，若不支持泛型时，我们必须使用课本上或我最开始写的例子中的形式，若不支持继承的面向过程语言，那么课本上的知识就是硬性的规定，你必须以这种形式来说，而引用则使用指针引用的方式（面向对象的引用其实是一种引用型引用，也就是址引用或称地址引用，与指针类似）。
相信讲到这里你能明白，数据结构在不同的语言中只是变了个形而已，并不是必须是存在指针的才是，也不是只说表面上的那点东西。早期教程都是以fortain语言为主的，而且课本的目的是讲清道理，而不是一种规定。死读书的人以为用不到数据结构，其实他们一直在使用。
再来说一下算法，算法是什么？是解决问题的一种模式，比如解二元一次方程等等，所以算法的定义其实已经告诉你，顺序代码他也算是一种算法，不能说只有背包问题，八皇后问题，回溯问题才算是算法——你能明白吗？其实你正常写的就是一种算法，这种算法简单，就是顺序执行下来就可以了，他也是一种算法的，就算解二元一次方程组有固定的模式（算法），但不代表加减法就不是算法了！所以算法也是常用的东西，那么你学习的算法其实算是开辟思路的一种而已。算法自身的概念已经决定，基本上程序都是由结构与算法构成。我也来举个例子，怎么判断某个链表是否为循环链表？是你的回溯算法，贪心算法还是背包算法？它们只是在解决一些典型问题的一种通用方式而已，很显然，我的问题不是这种典型问题，但不代表他不典型，我们正常的算法是设计两个变量等于头元素，然后开始进入循环，一个变量每次向下推一，即找到他下一个节点，而另一个变量每次找到其孙节点，就算当于两个变量一个每次向下推进一次，而另一个每点推进两次（如果可能），如果不是循环链表，则进两次的那个会在链表总长度的一半时，遇到空引用，否则会在某一时间两指针引用同一对象（不是对象相等，而是引用相同的对象），什么意思呢，好象两个人在圆型跑道上跑步，一个每秒1米，另一个每秒2米，同时同地同向出发，最归跑得快的那个会追上跑得慢的那个！当然这种情况下你也可以给他起个名字，叫“追及算法”？如果只有你学的那几个典型算法是算法的话，这个算不算算法？
现在我们的问题是，如果语言层面上已经实现了这些东西，那么这些理论我们是否可以不用理解就可以了？答案是可以——如果你只是一个不思进取的程序员或允许bug乱飞的没有责任心的编程人员的话，可以不用理解——毕竟有些人只是“混”饭吃而已！
理解了不会去应用，这就是典型的理论联系不到实际，他们也不知道自己的代码将如何控制。我举一个例子，由于性能等各方面的要求，我们要使用多线程对某些数据进行处理。怎么处理？不好人会使用多线程——他们定义一个临界资源，然后让多个线程在读取数据表(DataSet)时进行阻塞，然后每个线程去处理那些超时长的问题，处理完的时个再按这种方式读取数据——这样有问题吗？没有，这也算是算法的一种！反正如果编程代码有功底的话没有任何问题的，这种代码算不算优雅呢——很多人认为代码的优雅就是代码编写过程的形式或是良好的编程习惯！这里边其实用不到数据结构与算法的。
好吧，我承认，但如果我们换一句思路来看看，如果我用一个线程负责读取数据，并不停地放入到一个队列中，而多个线程从队列中不停地读取处理这些放入的数据，这样如何？我的意思是说，并没有直接在DataSet中处理，而是选择使用队列的方式。
我们看一个问题，这个队列Queue<T>，一个线程用来插入数据，多个线程用来读取数据，而且要保证不能重复，那么我们可以使用队列的安全版本（CorrentQueue<T>,在.net中如果非线程安全的情况下，多线程使用实应该找到其对应的安全版本或者控制线程安全)。
插入线程如果发现队列中的长度（容量）较大时，可以暂缓插入。这样可以保证队列的长度基本固定，占用内存得到控制（不是DataSet批量读来一大堆），由于使用安全队列，所以各线程不用考虑线程之间的安全问题，每个线程从队中获得数据并删除，可以保证数据只被处理一次。当然还可以考虑优雅的通知机制，插入线程在插入数据时通知处理线程启动，如果插入速度过快，发现插入数量达指定的长度（比如30个），停止插入，插入线程阻塞；处理处理再次处理时可通知插入线程再进行插入。
这也算是一种算法吧？它可以让插入线程与处理线程同时工作，而使用DataSet那种常规的结果时，只能是等待处理完或加入多个控制条件进行控制，既然这么控制的话，何不直接使用队列的方式？CorrentQueue<T>中的T也完全可以是一条记录DataRow嘛！
如果你认为第一种是你经常使用方式，那么算法对于你来说学与不学无所谓的，你必须使用自己的编程/调试功底以保证你的代码尽量很少出错或不出错。而如果你认为第二种方案优雅一些的话，那么你会认为你学习的算法与结构还是有用的，理论与实践结合了。
我之所以举这么一个例子，其实告诉你的无非是几点非常重要的信息：
你有选择算法的自由（只不过是代码质量、后期维护的问题）
如果你知道的较多的算法与结构，你会有更多的选择。
算法或结构在实际使用中，所谓的典型问题并不是使用场景和书上描述一模一样（试想一下，我第二种考虑的例子中，是不是跟书上比他不典型？其实也是非常典型的）
分析问题时，应该拿要点，而不是整体去套。（如果整体去套用的话，你肯定会想不到使用哪种结构或算法）
不管是数据结构/算法/设计模式都要求是灵活运用，而不是场景对比使用，也不是生搬硬套。
试想一下，你的背包问题，怎么可能公司也让你分拆包装？你的八皇后问题公司恰好让你下棋？你的贪心算法公司恰好让你找零钱？你的回溯算法公司恰好让你走迷宫？学不能致用的原因就是太死板——这几个举个例子的场景你再遇到或理能遇到的机率是非常小的，所以如果觉得学了没用，那就真没用了——只不过不是算法没用，而是人没人！
讲个小故事：从前一个家人的板凳坏了，要找一个合适的两股叉的树杈重新制做一个板凳腿，让孩子到树园里找了半天，孩子回来说“我都没见过有向下叉的树杈！他老爹气得要死——怎么会可能有向下长的树杈呢！这孩子是不是笨——你就不会把地刨了找一个向下分叉的树根！
算法也是一样，迷宫找路可以使用回溯算法，但不是所有的回溯算法都用于迷宫找路——它还可以用来设计迷宫！嘿嘿嘿！
② 数据可视化技术是什么
数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。
可视化大屏-派可数据商业智能BI
在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。
派可数据-商业智能BI-可视化分析平台-官网
③ 3d打印切片算法 采用什么数据类型
一般采用最普通的三角网格模型，建立点线面连接关系，然后用水平面求交，再连成多边形。
打印机通过读取文件中的横截面信息，用液体状、粉状或片状的材料将这些截面逐层地打印出来，再将各层截面以各种方式粘合起来从而制造出一个实体。这种技术的特点在于其几乎可以造出任何形状的物品。
打印机打出的截面的厚度（即Z方向）以及平面方向即X-Y方向的分辨率是以dpi（像素/英寸）或者微米来计算的。一般的厚度为100微米，即0.1毫米，也有部分打印机如ObjetConnex 系列还有三维Systems' ProJet 系列可以打印出16微米薄的一层。而平面方向则可以打印出跟激光打印机相近的分辨率。
打印出来的“墨水滴”的直径通常为50到100个微米。 用传统方法制造出一个模型通常需要数小时到数天，根据模型的尺寸以及复杂程度而定。而用三维打印的技术则可以将时间缩短为数个小时，当然其是由打印机的性能以及模型的尺寸和复杂程度而定的。
传统的制造技术如注塑法可以以较低的成本大量制造聚合物产品，而三维打印技术则可以以更快，更有弹性以及更低成本的办法生产数量相对较少的产品。一个桌面尺寸的三维打印机就可以满足设计者或概念开发小组制造模型的需要。
(3)数据切片算法扩展阅读
3D打印技术是无法应用于大量生产，所以有些专家鼓吹3D打印是第三次工业革命，这个说法只是个噱头。富士康为苹果代工生产iPhone已经多年。郭台铭以3D打印制造的手机为例，说明3D打印的产品只能看不能用，因为这些产品上不能加上电子元器件，无法为电子产品量产。3D打印即使不生产电子产品，但受材料的限制，可以生产的其他产品也很少，“即使生产出来的产品，也无法量产，而且一摔就碎。
“3D打印的确更适合一些小规模制造，尤其是高端的定制化产品，比如汽车零部件制造。虽然主要材料还是塑料，但未来金属材料肯定会被运用到3D打印中来，”克伦普说，3D打印技术先后进入了牙医、珠宝、医疗行业，未来可应用的范围会越来越广。
2014年11月末，3D打印技术被《时代》周刊为2014年25项年度最佳发明。对消费者和企业而言，这是个福音。仅在过去一年中，中学生们3D打印了用于物理课实验的火车车厢，科学家们3D打印了人类器官组织，通用电气公司则使用3D打印技术改进了其喷气引擎的效率。
美国三维系统公司的3D打印机能打印糖果和乐器等，该公司首席执行官阿维·赖兴塔尔说:“这的确是一种巧夺天工的技术。”
④ 什么是marching cubes算法具体怎么讲的
Marching Cubes算法（医学图像三维绘制中的面绘制）2007-08-16 00:50建议要看的资料
[1] Lorensen W E, Cline H E .Marching cubes: a high-resoulution 3D suface construction algorithm [J], Computer Graphics,1987, 21(4):163~169
[2]集成化医学影像算法平台理论与实践田捷，赵明昌，何晖光 清华大学出版社2004年10月
[3]Polygonising a scalar field Also known as: "3D Contouring", "Marching Cubes", "Surface Reconstruction"
http://local.wasp.uwa.e.au/~pbourke/geometry/polygonise/Marching Cubes；
[4]www.3dmed.net
Marching Cubes算法工作原理
Marching Cubes算法是三维数据场等值面生成的经典算法，是体素单元内等值面抽取技术的代表。
等值面是空间中所有具有某个相同值的点的集合。它可以表示为， ，c是常数。则称F(f)为体数据f中的等值面。
在MC算法中，假定原始数据是离散的三维空间规则数据场。用于医疗诊断的断层扫描(CT)及核磁共振成像(MRI) 等产生的图像均属于这一类型。MC算法的基本思想是逐个处理数据场中的体素，分类出与等值面相交的体素，采用插值计算出等值面与体素棱边的交点。根据体素中每一顶点与等值面的相对位置，将等值面与立方体边的交点按一定方式连接生成等值面，作为等值面在该立方体内的一个逼近表示。在计算出关于体数据场内等值面的有关参数后山常用的图形软件包或硬件提供的面绘制功能绘制出等值面。
图2.1 离散的三维空间规则数据场中的一个体素
2.1.1 MC算法的主要步骤
1． 确定包含等值面的体素
离散的三维空间规则数据场中的一个体素可以用图2.1表示。8个数据点分别位于该体素的8个角点上。MC算法的基本假设是:沿着体素的边其数据场呈局部连续线性变化，根据这个假设，可认为，如果两个相邻采样点一个为正点，一个为负点，则它们连成的边上一定存在且仅有一个等值点 (设等值面值为c)。如果得到了体素各条边上的等值点，就可以以这些点为顶点，用一系列的三角形拟合出该体素中的等值面。因此确定立方体体素中等值面的分布是该算法的基础。
首先对体素的8个顶点进行分类，以判断其顶点是位于等值面之外，还是位于等值面之内。再根据8个顶点的状态，确定等值面的剖分模式。顶点分类规则为:
1. 如体素顶点的数据值大于或等于等值面的值，则定义该顶点位于等值面之外， 记为正点，即“1“
2. 如体素顶点的数据值小于等值面的值，则定义该顶点位于等值面之内，记为负点， 即“0"
由于每个体素共有8个顶点，且每个顶点有正负两种状态，所以等值面可能以 =256种方式与一个体素相交。通过列举出这256种情况，就能创建一张表格，利用它可以查出任意体素中的等值面的三角面片表示。如果考虑互补对称性，将等值面的值和8个角点的函数值的大小关系颠倒过来，即将体素的顶点标记置反(0变为1, 1变为0)，这样做不会影响该体素的8个角点和等值面之间的拓扑结构，可将256种方式简化成128种。其次，再利用旋转对称性，可将这128种构型进一步简化成15种。图3.2给出了这15种基本构型[131其中黑点标记为“1”的角点。
图2.2 分布状态表
图2.3 体素角点分布不同情况
基于上面的分析，MC算法中用一个字节的空间构造了一个体素状态表，如图2.2所示，该状态表中的每一位可表示出该体元中的一个角点的0或1的状态。根据这一状态表，就可知道当前体素属于图2.3中哪一种情况，以及等值面将与哪一条边相交。
2.求等值面与体元边界的交点
在确定体素内三角剖分模式后，就要计算三角片顶点位置。当三维离散数据场的密度较高时，即当体素很小时，可以假定函数值沿体素边界呈线性变化，这就是MC算法的基本假设。因此，根据这一基本假设，可以直接用线性插值计算等值面与体素边的交点。
对于当前被处理体素的某一条边，如果其两顶点 ， 的标记值不同，那么等值面一定与此边相交，且仅有一个交点。交点为 其中P代表等值点坐标, , 代表两个端点的坐标， ， 代表两个端点的灰度值，v代表域值。求出等值面与体素棱边的交点以后，就可以将这些交点连接成三角形或多边形，形成等值面的一部分。
3.等值面的法向量计算
为了利用图形硬件显示等值面图象，必须给出形成等值面的各三角面片的法向分量，选择适当的局部面光照模型进行光照计算，以生成真实感图形。
对于等值面上的每一点，其沿面的切线方向的梯度分量应该是零，因此，该点的梯度矢量的方向也就代表了等值面在该点的法向量，当梯度值非零。所幸的是等值面往往是由两种具有不同密度的物质的分解面，因此其上的每点的梯度矢量均不为零，即
Mc算法采用中心差分方法求采样点p〔m ,n, k ) 处的梯度矢量，公式如下:
Gx=〔g(i+1,j,k)-g(i-1,j,k)〕/2dx
Gy=〔g(i,j+1,k)-g(i,j-1,k)〕/2dy
Gz=〔g(i,j,k+1)-g(i,j,k-1)〕/2dz
其中D（i，j ,k）是切片k在像素（i，j）的密度， , ， 是立方体边的长度。对g进行归一化，得到(gx/｜g｜，gy/｜g｜，gz/｜g｜）作为（i,j,k)上的单位法向量。然后，对体素八个顶点上法向量进行线性插值就可得到位于体素棱边上的三角片的各个顶点上的法向量。设计算得到的某个三角片的三个顶点上的单位法向量分别为( , 和 )，这个三角片的几何重心为 ，则该三角片的法向量起始于 ，终止于 。代入Gourand光照模型公式，就可计算出小三角片表面的光强(灰度)。将其投影在某个特定的二维平面上进行显示，从而显示出物体富有光感的整个表面形态。其中我们在内存中保留四个切片来计算立方体中所有顶点梯度。
2.1.2 MC算法流程
1、将三维离散规则数据场分层读入内存;
2、扫描两层数据，逐个构造体素，每个体素中的8个角点取自相邻的两层;
3、将体素每个角点的函数值与给定的等值面值c做比较，根据比较结果，构造
该体素的状态表;
4、根据状态表，得出将与等值面有交点的边界体素;
5、通过线性插值方法计算出体素棱边与等值面的交点;
6、利用中心差分方法，求出体素各角点处的法向量，再通过线性插值方法，求出三角面片各顶点处的法向;
7,根据各三角面片上各顶点的坐标及法向量绘制等值面图像。
========================================================
MC代码
MarchingCubes(float lowThreshold,float highThreshold,float XSpace,float YSpace,float ZSpace)
{
//记录生成的顶点数和面数初始时应该为0
m_vNumber=0;
m_fNumber=0;
//当前Cube中生成的顶点和面数
int vertPos,facePos;
//包围盒的尺寸 用于绘制程序计算整个场景的包围盒，用于调整观察位置，以使整个场景尽可能占满整个窗口。
float min[3],max[3];
min[0]=min[1]=min[2]=max[0]=max[1]=max[2]=0;//初始化
//当前扫描层的切片数据和一个临时的切片数据
short *pSliceA,*pSliceB,*pSliceC,*pSliceD,*tempSlice;
pSliceA=pSliceB=pSliceC=tempSlice=NULL;
int imageWidth,imageHeight,imageSize,sliceNumber;
imageWidth=imageHeight=512;//我们是512×512的数据
imageSize=imageWidth*imageHeight;
sliceNumber=m_FileCount-1;
if((highThreshold*lowThreshold)==0)
{
return 0;
}
pSliceD =new short [imageSize];
//因为等值面是每相邻两层切片为单位进行提取的，所以在处理后两层切片时难免生成前两层切片已经生成的顶点，这时候就用下面的数组记录哪些边上的顶点已经生成了，如果遇到已经生成的顶点就不再重复计算而是直接使用记录的索引，否则就生成新的顶点。
long *bottomXEdge=new long[imageSize];
long *bottomYEdge=new long[imageSize];
long *topXEdge=new long[imageSize];
long *topYEdge=new long[imageSize];
long *zEdge=new long[imageSize];
tempSlice=new short [imageSize];
if(bottomXEdge==NULL||bottomYEdge==NULL||
topXEdge==NULL||topYEdge==NULL||
zEdge==NULL||tempSlice==NULL)
{
return 0;//错误
}
//初始化数据
memset(bottomXEdge,-1,sizeof(long)*imageSize);
memset(bottomYEdge,-1,sizeof(long)*imageSize);
memset(topXEdge,-1,sizeof(long)*imageSize);
memset(topYEdge,-1,sizeof(long)*imageSize);
memset(zEdge,-1,sizeof(long)*imageSize);
memset(tempSlice,0,sizeof(short)*imageSize);
//计算某一层顶点和三角时所需要的一些变量
//一些循环变量
int i,j,k,w,r;
//cube类型
unsigned char cubeType(0);
//计算法向量
float dx[8],dy[8],dz[8],squaroot;
//记录某个Cube生成
float vertPoint[12][6];
int cellVerts[12]; //what use
int triIndex[5][3]; //每个cube最多生成5条边
//用于记录已生成顶点索引的临时变量
int offset;
//当前cube8个顶点的灰度值
short cubegrid[8];
long *edgeGroup;
//得到数据
pSliceD=m_volumeData;
pSliceB=tempSlice;
pSliceA=tempSlice;
int tt,tt1;
//扫描4层切片的顺序
/*
-----------------------D |
-----------------------B |
-----------------------C |
-----------------------A |
V
*/
//marching cubes 算法开始实行 ？第一次循环时，只读入一个切片？
for(i=0;i<=(sliceNumber);i++)
{
pSliceC=pSliceA;
pSliceA=pSliceB;
pSliceB=pSliceD;
if(i>=sliceNumber-2)
{
pSliceD=tempSlice;
}
else
{
pSliceD+=imageSize;
}
for(j=0;j<imageHeight-1;++j)
for(k=0;k<imageWidth-1;++k)
/* for(j=10;j<imageHeight-5;j++)//调试用
for(k=10;k<imageWidth-5;k++)*/
{
//得到八个顶点的灰度值step0
cubegrid[0]=pSliceA[j*imageWidth+k];
cubegrid[1]=pSliceA[j*imageWidth+k+1];
cubegrid[2]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k+1];
cubegrid[3]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k];
cubegrid[4]=pSliceB[j*imageWidth+k];
cubegrid[5]=pSliceB[j*imageWidth+k+1];
cubegrid[6]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k+1];
cubegrid[7]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k];
//计算cube的类型
cubeType=0;
for(w=0;w<8;w++)
{
if((cubegrid[w]>lowThreshold)&&(cubegrid[w]<highThreshold))//需要画的点
{
cubeType|=(1<<w);
}
}//end for计算cube的类型
if(cubeType==0||cubeType==255)
{
continue;
}
for(w=0;w<12;w++) //初始化cellVerts表到零
{
cellVerts[w]=-1;
}
//计算6个方向相邻点的象素差值（用于计算法向量）
if(k==0)
{
dx[0]=pSliceA[j*imageWidth+1];
dx[3]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+1];
dx[4]=pSliceB[j*imageWidth+1];
dx[7]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+1];
}
else
{
dx[0]=pSliceA[j*imageWidth+k+1]
-pSliceA[j*imageWidth+k-1];
dx[3]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceA[(j+1)*imageWidth+k-1];
dx[4]=pSliceB[j*imageWidth+k+1]
-pSliceB[j*imageWidth+k-1];
dx[7]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceB[(j+1)*imageWidth+k-1];
}
if(k==imageWidth-2)
{
dx[1]=-pSliceA[j*imageWidth+imageWidth-2];
dx[2]=-pSliceA[(j+1)*imageWidth+imageWidth-2];
dx[5]=-pSliceB[j*imageWidth+imageWidth-2];
dx[6]=-pSliceB[(j+1)*imageWidth+imageWidth-2];
}
else
{
dx[1]=pSliceA[j*imageWidth+k+2]
-pSliceA[j*imageWidth+k];
dx[2]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k+2]
-pSliceA[(j+1)*imageWidth+k];
dx[5]=pSliceB[j*imageWidth+k+2]
-pSliceB[j*imageWidth+k];
dx[6]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k+2]
-pSliceB[(j+1)*imageWidth+k];
}
if(j==0)
{
dy[0]=pSliceA[imageWidth+k];
dy[1]=pSliceA[imageWidth+k+1];
dy[4]=pSliceB[imageWidth+k];
dy[5]=pSliceB[imageWidth+k+1];
}
else
{
dy[0]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k]
-pSliceA[(j-1)*imageWidth+k];
dy[1]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceA[(j-1)*imageWidth+k+1];
dy[4]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k]
-pSliceB[(j-1)*imageWidth+k];
dy[5]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceB[(j-1)*imageWidth+k+1];
}
if(j==imageHeight-2)
{
dy[2]=-pSliceA[(imageHeight-2)*imageWidth+k+1];
dy[3]=-pSliceA[(imageHeight-2)*imageWidth+k];
dy[6]=-pSliceB[(imageHeight-2)*imageWidth+k+1];
dy[7]=-pSliceB[(imageHeight-2)*imageWidth+k];
}
else
{
dy[2]=pSliceA[(j+2)*imageWidth+k+1]-pSliceA[j*imageWidth+k+1];
dy[3]=pSliceA[(j+2)*imageWidth+k]-pSliceA[j*imageWidth+k];
dy[6]=pSliceB[(j+2)*imageWidth+k+1]-pSliceB[j*imageWidth+k+1];
dy[7]=pSliceB[(j+2)*imageWidth+k]-pSliceB[j*imageWidth+k];
}
dz[0]=pSliceB[j*imageWidth+k]
-pSliceC[j*imageWidth+k];
dz[1]=pSliceB[j*imageWidth+k+1]
-pSliceC[j*imageWidth+k+1];
dz[2]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceC[(j+1)*imageWidth+k+1];
dz[3]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k]
-pSliceC[(j+1)*imageWidth+k];
dz[4]=pSliceD[j*imageWidth+k]
-pSliceA[j*imageWidth+k];
dz[5]=pSliceD[j*imageWidth+k+1]
-pSliceA[j*imageWidth+k+1];
dz[6]=pSliceD[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceA[(j+1)*imageWidth+k+1];
dz[7]=pSliceD[(j+1)*imageWidth+k]
-pSliceA[(j+1)*imageWidth+k];
//计算三角形顶点的坐标和梯度
vertPos=0;
facePos=0;
for(w=0;w<12;w++)
{
if(g_EdgeTable[cubeType]&(1<<w)) //what …..
{
//根据g_edgeTable[256]对应值判断cube的那一条边与等值面有交点
switch(w)
{
case 0:
offset=j*imageWidth+k;
edgeGroup=bottomXEdge;
break;
case 1:
offset=j*imageWidth+k+1;
edgeGroup=bottomYEdge;
break;
case 2:
offset=(j+1)*imageWidth+k;
edgeGroup=bottomXEdge;
break;
case 3:
offset=j*imageWidth+k;
edgeGroup=bottomYEdge;
break;
case 4:
offset=j*imageWidth+k;
edgeGroup=topXEdge;
break;
case 5:
offset=j*imageWidth+k+1;
edgeGroup=topYEdge;
break;
case 6:
offset=(j+1)*imageWidth+k;
edgeGroup=topXEdge;
break;
case 7:
offset=j*imageWidth+k;
edgeGroup=topYEdge;
break;
case 8:
offset=j*imageWidth+k;
edgeGroup=zEdge;
break;
case 9:
offset=j*imageWidth+k+1;
edgeGroup=zEdge;
break;
case 10:
offset=(j+1)*imageWidth+k+1;
edgeGroup=zEdge;
break;
case 11:
offset=(j+1)*imageWidth+k;
edgeGroup=zEdge;
break;
}//对应switch的{。。。end for//根据g_EdgeTable对应值判断cube的那一条边与等值面有交点
//该边上的顶点是否已经在上一层中生成
if(edgeGroup[offset]==-1)
{
int index1,index2;
short s1,s2,s;
float x1,y1,z1,nx1,ny1,nz1;
float x2,y2,z2,nx2,ny2,nz2;
//得到该边两端点的索引进而得到两点的灰度值
index1=g_CoordTable[w][3];
index2=g_CoordTable[w][4];
s1=cubegrid[index1];
s2=cubegrid[index2];
if(s1<highThreshold&&s1>lowThreshold)
{
if(s2>=highThreshold)
{
s=highThreshold;
}
else if(s2<=lowThreshold)
{
s=lowThreshold;
}
}
else if(s2<highThreshold&&s2>lowThreshold)
{
if(s1>=highThreshold)
{
s=highThreshold;
}
else if(s1<=lowThreshold)
{
s=lowThreshold;
}
}
//计算两端点实际坐标
x1=(k+g_CoordVertex[index1][0])*XSpace;
y1=(j+g_CoordVertex[index1][1])*YSpace;
z1=(i+g_CoordVertex[index1][2])*ZSpace;
x2=(k+g_CoordVertex[index2][0])*XSpace;
y2=(j+g_CoordVertex[index2][1])*YSpace;
z2=(i+g_CoordVertex[index2][2])*ZSpace;
//计算两端点的法向量
nx1=dx[index1]/XSpace;
ny1=dy[index1]/YSpace;
nz1=dz[index1]/ZSpace;
nx2=dx[index2]/XSpace;
ny2=dy[index2]/YSpace;
nz2=dz[index2]/ZSpace;
float factor=((float)(s-s1))/((float)(s2-s1));
//插值计算交点坐标
vertPoint[vertPos][0]=factor*(x2-x1)+x1;
vertPoint[vertPos][1]=factor*(y2-y1)+y1;
vertPoint[vertPos][2]=factor*(z2-z1)+z1;
//计算法向量
vertPoint[vertPos][3]=factor*(nx1-nx2)-nx1;
vertPoint[vertPos][4]=factor*(ny1-ny2)-ny1;
vertPoint[vertPos][5]=factor*(nz1-nz2)-nz1;
//法向量归一化
squaroot=sqrt(vertPoint[vertPos][3]*vertPoint[vertPos][3]+vertPoint[vertPos][4]*vertPoint[vertPos][4]
+vertPoint[vertPos][5]*vertPoint[vertPos][5]);
if(squaroot<=0)squaroot=1.0;
vertPoint[vertPos][3]/=squaroot;
vertPoint[vertPos][4]/=squaroot;
vertPoint[vertPos][5]/=squaroot;
//更新包围盒数据
if(min[0]>vertPoint[vertPos][0])
{
min[0]=vertPoint[vertPos][0];
}
if(min[1]>vertPoint[vertPos][1])
{
min[1]=vertPoint[vertPos][1];
}
if(min[2]>vertPoint[vertPos][2])
{
min[2]=vertPoint[vertPos][2];
}
if(max[0]<vertPoint[vertPos][0])
{
max[0]=vertPoint[vertPos][0];
}
if(max[1]<vertPoint[vertPos][1])
{
max[1]=vertPoint[vertPos][1];
}
if(max[2]<vertPoint[vertPos][2])
{
max[2]=vertPoint[vertPos][2];
}
//记录新生成的顶点索引
cellVerts[w]=m_vNumber;
edgeGroup[offset]=cellVerts[w];
m_vNumber++;
vertPos++;
} //end if(edgeGroup[offset]==-1) ////
else
{
//若该点已经在上一层生成，则直接得到其索引
cellVerts[w]=edgeGroup[offset];
}
} // end对应if(g_EdgeTable[cubeType]&(1<<w)) //
} //对应for(w=0;w<12;w++)
//保存当前cubes 顶点和法向量
tt1=m_vNumber-vertPos;
for(tt=0;tt<vertPos;tt++)
{
vPointNomal[tt1+tt][0]=vertPoint[tt][0];
vPointNomal[tt1+tt][1]=vertPoint[tt][1];
vPointNomal[tt1+tt][2]=vertPoint[tt][2];
vPointNomal[tt1+tt][3]=vertPoint[tt][3];
vPointNomal[tt1+tt][4]=vertPoint[tt][4];
vPointNomal[tt1+tt][5]=vertPoint[tt][5];
}
// memcpy(vPointNomal+6*(m_vNumber-vertPos) ,vertPoint,sizeof(float)*6*vertPos);
//记录新生成的三角面片数据
w=0;
while (g_TriTable[cubeType][w]!=-1)
{
for(r=0;r<3;r++)
{
triIndex[facePos][r]=cellVerts[g_TriTable[cubeType][w++]];
if(triIndex[facePos][r]<0)
{
AfxMessageBox("有问题",MB_OK,0);
}
}
facePos++;
m_fNumber++;
} //end 对应while (g_TriTable[cubeType][w]!=-1)
//保存面数据
tt1=m_fNumber-facePos;
for(tt=0;tt<facePos;tt++)
{
pFace[tt1+tt][0]=triIndex[tt][0];
pFace[tt1+tt][1]=triIndex[tt][1];
pFace[tt1+tt][2]=triIndex[tt][2];
}
// memcpy(pFace+3*(m_fNumber-facePos)*sizeof(long),triIndex,sizeof(int)*3*facePos);
} memcpy(bottomXEdge,topXEdge,sizeof(short)*imageSize);
memcpy(bottomYEdge,topYEdge,sizeof(short)*imageSize);
memset(topXEdge,-1,sizeof(short)*imageSize);
memset(topYEdge,-1,sizeof(short)*imageSize);
memset(zEdge,-1,sizeof(short)*imageSize);
}
delete []tempSlice;
delete []bottomXEdge;
delete []bottomYEdge;
delete []topXEdge;
delete []topYEdge;
delete []zEdge;
return 1;
}
在OnDraw
glBegin(GL_TRIANGLES);
for(i=0;i<pDoc->m_fNumber;i++)
{
glNormal3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i][0]][3]));
glVertex3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i][0]][0]));
glNormal3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i ][1]][3]));
glVertex3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i ][1]][0]));
glNormal3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i ][2]][3]));
glVertex3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i ][2]][0]));
}
glEnd();
以上代码只用于理解，未测试
⑤ 如何给3D切片软件cura自编切片算法
首先我们需要事先做出一个模型，在这里我们制作的是一个小方块的模型文件，我们可以在3ds max中制作，也可以在Solid Works 丶UG丶MAYA等其他的三维模型制作软件中制作。如下图所示：
接下来，我们需要在3ds max 中将此方块的模型进行导出，导出为STL格式的文件，并命名为适当的文件名称，值得注意的是命名的时候要使用英文或者拼音命名操作，或者字母加数字两者组合。为接下来的使用“Cura软件”生成Gcode格式的可打印格式文件做好准备工作：如下图所示...
3
在导出的时候，我们会看到一个提示选项框，需要我们选择生成什么格式的STL文件，是“二进制”的还是“ASCII”码的，而且还有一个复选框“仅选定”
这里我们需要选择“二进制”，不选择“仅选定”复选框，这样我们导出STL格式的文件才会更有利于我们打印操作。具体设置，请看下面的图像：
步骤阅读
4
导出STL格式文件之后我们会得到一个命名为“fkuai”的文件，然后我们就可以在Cura软件中进行设置具体参数进行打印了。
⑥ 体数据可视化的各种算法和技术的特点有哪些
LightingChart：网页链接
体数据集可以通过MRI，CT，PET，USCT或回声定位等技术捕获，也可以通过物理模拟(流体动力学或粒子系统)产生。
视化体数据包括四种主要算法。
1、基于切片方法，这意味着给予每个体数据切片滚动交互单独可视化机会。此技术的优点在于操作简单和复杂计算少。而它的缺点是可视化人员需要想象重建整个对象结构
2、其他技术仿真：这种方法很适合于熟悉一定技术的专家可视化分析应用。比如，应用于医疗和地震行业的新技术开发，专家们可以从旧技术解决方案平稳过渡到现代化技术
3、间接体绘制：间接体渲染可以有多种工具用于多边形网格模型。此方法包含两个阶段，第一阶段是根据特定阈值从数据集中提取等值面，有几种算法可以进行该任务(最受欢迎的是Marching Cubes )。 有时，可以通过开发基于特定数据集的特定特征的特殊算法来改进等值面提取。然后用三维图像引擎或其它工具可视化多边形曲面模型，比如: LightningChart的网格模型非常合适于该方法。
4、直接体绘制：直接体绘制不要求预处理。 直接从原始数据集观察数据，为算法提供了动态修改传递功能和阈值的机会。而且有些方法允许以半透明的方式可视化数据集的内部结构。
直接体绘制是目前可视化数据最强大的方法。可视化具有多边网格模型的所有优点，并且可以在同一场景中轻松绑定。此外，可以切割模型的一部分来查看被物体表面隐藏的结构。
⑦ 法大大节约了哪些成本
法大大合同碎片化减少了安全存储的成本。
法大大合同碎片化安全存储机制通过法大大自主研发的数据安全切片技术（Data Security Slice，简称DSS），对合同文件进行加密、分片、混淆、分云存储等操作，将文件以乱序的方式在不同的云上按照不同比例（用户自定义）存储，从而确保合同文件在每个云存储节点中都没有完整的数据全量，完整的文件数据全程仅由客户掌握，而无法被任何第三方（包括法大大）获取，在保障数据安全性、私密性的同时，又充分利用了公有云存储的弹性与成本优势。
法大大通过加密、分片、混淆、分云存储等步骤，DSS可以确保合同文件在每个云存储节点中都没有完整的数据全量，通过独有文件拼接算法，基于碎片拼接恢复的文件与原始文件具备哈希一致性。在文件注入存储后，对每个合同文件按照特定大小分割成若干个数据块，之后对数据块进行随机乱序混淆，并按照不同的策略加密存放到不同的公有云或本地的数据中心。
⑧ 谁了解lightingchart体数据可视化的各种算法和特点
Arction lightingchart可视化体数据包括四种主要算法。基于切片方法、其他技术仿真、体渲染（间接体绘制、直接体绘制）、光线投射算法；
⑨ 电子合同平台是如何保障文件安全不被他人查看的
这就要提到“合同碎片化安全存储机制”，是通过我们自主研发的数据安全切片技术（简称DDS）。
DSS会对合同文件进行加密、分片、混淆、分云存储等操作，将文件以乱序的方式在不同的云上按照不同比例（用户自定义）存储，从而确保合同文件在每个云存储节点中都没有完整的数据全量，完整的文件数据全程仅由客户掌握，而无法被任何第三方（包括平台本身）获取，在保障数据安全性、私密性的同时，又充分利用了公有云存储的弹性与成本优势。
⑩ 数据挖掘算法与生活中的应用案例
数据挖掘算法与生活中的应用案例
如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的着作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据挖掘的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。
本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。
有监督学习有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。
分类算法分类算法和预测算法的最大区别在于，前者的目标变量是分类离散型（例如，是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等），后者的目标变量是连续型。一般而言，具体的分类算法包括，逻辑回归、决策树、KNN、贝叶斯判别、SVM、随机森林、神经网络等。
预测算法预测类算法，其目标变量一般是连续型变量。常见的算法，包括线性回归、回归树、神经网络、SVM等。
无监督学习无监督学习，即不存在目标变量，基于数据本身，去识别变量之间内在的模式和特征。例如关联分析，通过数据发现项目A和项目B之间的关联性。例如聚类分析，通过距离，将所有样本划分为几个稳定可区分的群体。这些都是在没有目标变量监督下的模式识别和分析。
聚类分析聚类的目的就是实现对样本的细分，使得同组内的样本特征较为相似，不同组的样本特征差异较大。常见的聚类算法包括kmeans、系谱聚类、密度聚类等。
关联分析关联分析的目的在于，找出项目（item）之间内在的联系。常常是指购物篮分析，即消费者常常会同时购买哪些产品（例如游泳裤、防晒霜），从而有助于商家的捆绑销售。
基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。
基于分类模型的案例这里面主要想介绍两个案例，一个是垃圾邮件的分类和判断，另外一个是在生物医药领域的应用，即肿瘤细胞的判断和分辨。
垃圾邮件的判别邮箱系统如何分辨一封Email是否属于垃圾邮件？这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。它的主要原理是，根据邮件正文中的单词，是否经常出现在垃圾邮件中，进行判断。例如，如果一份邮件的正文中包含“报销”、“发票”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。
一般来说，判断邮件是否属于垃圾邮件，应该包含以下几个步骤。
第一，把邮件正文拆解成单词组合，假设某篇邮件包含100个单词。
第二，根据贝叶斯条件概率，计算一封已经出现了这100个单词的邮件，属于垃圾邮件的概率和正常邮件的概率。如果结果表明，属于垃圾邮件的概率大于正常邮件的概率。那么该邮件就会被划为垃圾邮件。
医学上的肿瘤判断如何判断细胞是否属于肿瘤细胞呢？肿瘤细胞和普通细胞，有差别。但是，需要非常有经验的医生，通过病理切片才能判断。如果通过机器学习的方式，使得系统自动识别出肿瘤细胞。此时的效率，将会得到飞速的提升。并且，通过主观（医生）+客观（模型）的方式识别肿瘤细胞，结果交叉验证，结论可能更加靠谱。
如何操作？通过分类模型识别。简言之，包含两个步骤。首先，通过一系列指标刻画细胞特征，例如细胞的半径、质地、周长、面积、光滑度、对称性、凹凸性等等，构成细胞特征的数据。其次，在细胞特征宽表的基础上，通过搭建分类模型进行肿瘤细胞的判断。
基于预测模型的案例这里面主要想介绍两个案例。即通过化学特性判断和预测红酒的品质。另外一个是，通过搜索引擎来预测和判断股价的波动和趋势。
红酒品质的判断如何评鉴红酒？有经验的人会说，红酒最重要的是口感。而口感的好坏，受很多因素的影响，例如年份、产地、气候、酿造的工艺等等。但是，统计学家并没有时间去品尝各种各样的红酒，他们觉得通过一些化学属性特征就能够很好地判断红酒的品质了。并且，现在很多酿酒企业其实也都这么干了，通过监测红酒中化学成分的含量，从而控制红酒的品质和口感。
那么，如何判断鉴红酒的品质呢？
第一步，收集很多红酒样本，整理检测他们的化学特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。
第二步，通过分类回归树模型进行预测和判断红酒的品质和等级。
搜索引擎的搜索量和股价波动一只南美洲热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动了几下翅膀，可以在两周以后，引起美国德克萨斯州的一场龙卷风。你在互联网上的搜索是否会影响公司股价的波动？
很早之前，就已经有文献证明，互联网关键词的搜索量（例如流感）会比疾控中心提前1到2周预测出某地区流感的爆发。
同样，现在也有些学者发现了这样一种现象，即公司在互联网中搜索量的变化，会显着影响公司股价的波动和趋势，即所谓的投资者注意力理论。该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者关注的程度。因此，当一只股票的搜索频数增加时，说明投资者对该股票的关注度提升，从而使得该股票更容易被个人投资者购买，进一步地导致股票价格上升，带来正向的股票收益。这是已经得到无数论文验证了的。
基于关联分析的案例：沃尔玛的啤酒尿布啤酒尿布是一个非常非常古老陈旧的故事。故事是这样的，沃尔玛发现一个非常有趣的现象，即把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品摆在一起，能够大幅增加两者的销量。原因在于，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以，她们常常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。沃尔玛从数据中发现了这种关联性，因此，将这两种商品并置，从而大大提高了关联销售。
啤酒尿布主要讲的是产品之间的关联性，如果大量的数据表明，消费者购买A商品的同时，也会顺带着购买B产品。那么A和B之间存在关联性。在超市中，常常会看到两个商品的捆绑销售，很有可能就是关联分析的结果。
基于聚类分析的案例：零售客户细分对客户的细分，还是比较常见的。细分的功能，在于能够有效的划分出客户群体，使得群体内部成员具有相似性，但是群体之间存在差异性。其目的在于识别不同的客户群体，然后针对不同的客户群体，精准地进行产品设计和推送，从而节约营销成本，提高营销效率。
例如，针对商业银行中的零售客户进行细分，基于零售客户的特征变量（人口特征、资产特征、负债特征、结算特征），计算客户之间的距离。然后，按照距离的远近，把相似的客户聚集为一类，从而有效的细分客户。将全体客户划分为诸如，理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者、风险均衡者、渠道偏好者等。
基于异常值分析的案例：支付中的交易欺诈侦测采用支付宝支付时，或者刷信用卡支付时，系统会实时判断这笔刷卡行为是否属于盗刷。通过判断刷卡的时间、地点、商户名称、金额、频率等要素进行判断。这里面基本的原理就是寻找异常值。如果您的刷卡被判定为异常，这笔交易可能会被终止。
异常值的判断，应该是基于一个欺诈规则库的。可能包含两类规则，即事件类规则和模型类规则。第一，事件类规则，例如刷卡的时间是否异常（凌晨刷卡）、刷卡的地点是否异常（非经常所在地刷卡）、刷卡的商户是否异常（被列入黑名单的套现商户）、刷卡金额是否异常（是否偏离正常均值的三倍标准差）、刷卡频次是否异常（高频密集刷卡）。第二，模型类规则，则是通过算法判定交易是否属于欺诈。一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。
基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。在京东商城或者亚马逊购物，总会有“猜你喜欢”、“根据您的浏览历史记录精心为您推荐”、“购买此商品的顾客同时也购买了商品”、“浏览了该商品的顾客最终购买了商品”，这些都是推荐引擎运算的结果。
这里面，确实很喜欢亚马逊的推荐，通过“购买该商品的人同时购买了**商品”，常常会发现一些质量比较高、较为受认可的书。一般来说，电商的“猜你喜欢”（即推荐引擎）都是在协同过滤算法（Collaborative Filter）的基础上，搭建一套符合自身特点的规则库。即该算法会同时考虑其他顾客的选择和行为，在此基础上搭建产品相似性矩阵和用户相似性矩阵。基于此，找出最相似的顾客或最关联的产品，从而完成产品的推荐。
基于社会网络分析的案例：电信中的种子客户种子客户和社会网络，最早出现在电信领域的研究。即，通过人们的通话记录，就可以勾勒出人们的关系网络。电信领域的网络，一般会分析客户的影响力和客户流失、产品扩散的关系。
基于通话记录，可以构建客户影响力指标体系。采用的指标，大概包括如下，一度人脉、二度人脉、三度人脉、平均通话频次、平均通话量等。基于社会影响力，分析的结果表明，高影响力客户的流失会导致关联客户的流失。其次，在产品的扩散上，选择高影响力客户作为传播的起点，很容易推动新套餐的扩散和渗透。
此外，社会网络在银行（担保网络）、保险（团伙欺诈）、互联网（社交互动）中也都有很多的应用和案例。
基于文本分析的案例这里面主要想介绍两个案例。一个是类似“扫描王”的APP，直接把纸质文档扫描成电子文档。相信很多人都用过，这里准备简单介绍下原理。另外一个是，江湖上总是传言红楼梦的前八十回和后四十回，好像并非都是出自曹雪芹之手，这里面准备从统计的角度聊聊。
字符识别：扫描王APP手机拍照时会自动识别人脸，还有一些APP，例如扫描王，可以扫描书本，然后把扫描的内容自动转化为word。这些属于图像识别和字符识别（Optical Character Recognition）。图像识别比较复杂，字符识别理解起来比较容易些。
查找了一些资料，字符识别的大概原理如下，以字符S为例。
第一，把字符图像缩小到标准像素尺寸，例如12*16。注意，图像是由像素构成，字符图像主要包括黑、白两种像素。
第二，提取字符的特征向量。如何提取字符的特征，采用二维直方图投影。就是把字符（12*16的像素图）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12个维度，垂直方向有16个维度。这样分别计算水平方向上各个像素行中黑色像素的累计数量、垂直方向各个像素列上的黑色像素的累计数量。从而得到水平方向12个维度的特征向量取值，垂直方向上16个维度的特征向量取值。这样就构成了包含28个维度的字符特征向量。
第三，基于前面的字符特征向量，通过神经网络学习，从而识别字符和有效分类。
文学着作与统计：红楼梦归属这是非常着名的一个争论，悬而未决。对于红楼梦的作者，通常认为前80回合是曹雪芹所着，后四十回合为高鹗所写。其实主要问题，就是想确定，前80回合和后40回合是否在遣词造句方面存在显着差异。
这事让一群统计学家比较兴奋了。有些学者通过统计名词、动词、形容词、副词、虚词出现的频次，以及不同词性之间的相关系做判断。有些学者通过虚词（例如之、其、或、亦、了、的、不、把、别、好），判断前后文风的差异。有些学者通过场景（花卉、树木、饮食、医药与诗词）频次的差异，来做统计判断。总而言之，主要通过一些指标量化，然后比较指标之间是否存在显着差异，借此进行写作风格的判断。
以上是小编为大家分享的关于数据挖掘算法与生活中的应用案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货