寻谷聚类算法

valley seeking clustering method
所谓的valley seeking聚类方法，就是在特征空间中寻找特征分布密度较小的位置，作为聚类的边界。如下图中的2维特征空间，形成5个分布密度较高的峰，如果能确定峰-峰间的谷的位置，也就等于确定了各个类别的边界，从而完成聚类。算法的目标是非常直观的。

这种聚类方法的流程可以简单描述如下:
1. 确定初始半径，可以取为样本标准差的某个倍数；初始半径的设置影响聚类的数目；
2. 在该半径范围内，确定每个特征的近邻数目，以及近邻的集合。 如果特征的数目为N，需要初始化一个N×N的数组来存放每个特征的近邻编号，计算完成后，可以根据最大近邻集合中元素的数目，删去多余的元素。
3. 如果一个特征的近邻数目，超过它每一个近邻各自的近邻数目，则该特征确定了上图中一个特征密度峰。如此，设置一个最小近邻标准，可以找出全部五个峰。
4. 五个峰确定5个类别，给每个峰的近邻特征设置类别标记；
5. 将所有特征按照近邻数目从大到小排序；
6. 从近邻数目最大的特征开始，看其近邻中属于哪一类别的最多，就将该特征也归入这一类；如此，完成全部特征的聚类。

在上面的聚类结果中，右上角有几个较密集的特征没有归类，反而归类了旁边更分散的几个特征。出现这种问题的原因是这几个特征的形成一个小的局部峰值，这些特征的聚类次序在周围特征之前，而这时，周围的这些特征还没有获得聚类信息。

一辆伪山地车的悲惨遭遇

A Bicycle's miserable life

2005年的时候，我决定丰富自己的运动生活，跑步之外，再加点别的东西，为了不至于还是在原地转圈圈，就选择了自行车，去体验人造风的猎猎吹拂，转一个更大的圈圈。
在自行车论坛上泡了几周，又去商场转了几圈。苦于钱包不鼓，就买了现在这辆，捷马TXT 5500，新车当然是很漂亮的，可惜当初没有合影留念，网上google了一下，又百度了一下，连个图片都找不到。全钢的车身很重，锻炼身体嘛，重才有效 果！四连杆的车架，多了个起副作用的后避震，但看上去总还有一点“运动”气质。

拆掉前后挡泥板，拔高车座，“运动”气质又调高了几分。那时候实验室在一楼，车子放在房间里，每天看它几十次，喜不自胜，俨 然一自行车运动高手。学校离紫金山近，往山脚下转悠几次，踩踩点，然后就开始赶着车轱辘往山上滚了。上天文台，头陀岭，再从青年路下来。不定期地在这条路 上颠来倒去，一个更大的圈形成了。
说起来，这辆伪山地车应该像它的伪自行车爱好者主人一样骄傲了，出身贫贱，但也可以经常呆 立在头陀岭索道边的平台上，俯瞰南京灰蒙蒙的城市景观。这通常是身价数倍于它的同类才能享受的待遇。从这个意义上说，它反倒是很幸运的，尽管上山时链条和 齿盘咬牙切齿，下山时车架和前叉咣当作响。

当然，不幸还是主流，它的两个轮子不动的时间就跟主人的臀部不动的时间一样长。更糟的是，它被请出了房间，只能在学校这个大工地的车棚下面呆着，忍受灰尘和雨水，以及某些人试图让它重回正常生命轨迹的努力。为了抵抗这种努力，我给它配了两把锁。
莫名其妙地前胎破了，趁机去买了胶水和微型打气筒，自己将就着补好了。过了几个月，后胎又破了，这次锁上有了碰撞的痕迹。后来，不骑的时候，我都会把轮胎的气放掉，这下总扎不穿了吧。去年，自行车也开始主动配合，前胎自动放气，打次气可以支持个五六小时，正好够绕上一圈。
长期放在外面，生锈是难免的，座垫杆和曲柄上没有上漆，早早地就生了锈，只能经常用WD40喷一下，让锈别堆得太过分。轮圈和辐条也失去了光泽，“运动”气质也只能靠高昂的车座撑撑面子了。

一次取车的时候，发现后轮锁上套了一个塑料袋，里面有一些浅绿色的黏糊糊的东西，我有些莫名其妙，什么人吃了东西垃圾乱扔，还故意扔到我锁上？等到发现锁口上锈迹斑斑，钥匙也拧不动时，我才明白过来，撬不开拿酸液来腐蚀？这也想得出！
幸好我有WD40。
前几天再去看时，后轮上的锁怎么又变了？再一看，原来是上面的塑料套没了。又遭黑手了，还好两把锁给面子。不过，丢车的危险身已经像那些闪闪发光的部件一样越来越少，坚持到我离开南京应该不是问题了。

Windows共享Internet连接中的RPC错误

在Window XP中，通过Internet连接共享可以与其它计算机共享网络连接，一拖多共同上网。在网络连接中启用该功能时，可能会弹出错误信息：RPC Server unavaliable（RPC 服务器不可用）。
解决的方法是在控制面板->管理工具->“服务”中启动“DHCP Client”，并将启动方式改为“自动”。
在我的机子上，未启动该服务时，并不总是弹出错误提示，但一段时间后，网络连接自动断开，连主机也不能上网。在网络连接中先“禁用”外网网卡，再重新“启用”后又恢复正常。启用该服务可以解决这个问题。

参考链接:http://www.legend.ws/blog/tips-tricks/rpc-server-unavailable-ics/

本来想用Windows自带的ICS与另一机子共享上网的，弄了半天还是不行，一个很奇怪的现象是，主机可以ping通客户机，而客户机只有在主机 ping客户机后很短的时间内才能ping通主机。试了网上的各种解决方法，打开各种服务，关闭防火墙等等，还是不通。最后装了Sygate就马上解决问 题了。

MATLAB中的正态分布检验

要对一组样本进行正态性检验，在MATLAB中，一种方法是用normplot画出样本，如果都分布在一条直线上，则表明样本来自正态分布，否则是非正态分布。
MATLAB中也提供了几种更正式的检验方法：
kstest Kolmogorov-Smirnov 正态性检验，将样本与标准正态分布（均值为0，方差为1）进行对比，不符合正态分布返回1，否则返回0；该函数也可以用于其它分布类型的检验；
lillietest Lilliefors test。 与kstest不同，检验目标不是标准正态，而是具有与样本相同均值和方差的正态分布。
jbtest Jarque-Bera test。与 Lilliefors test 类似，但不适用于小样本的情况。