如何解决kmeans 如何设置初始点
以MATLAB R2012b为例: 一、点击下图中红圈指示“Find Files”。
二、执行完步骤一,出现下图,先在红圈1中输入“kmeans”,再在红圈2中选择文件类型为“.m“,再在红圈3中选择搜索范围”Entire MATLAB path“,再点击红圈4中”Find“,然后就会出现红圈5...
kmeans算法用Python怎么实现
min_y=p,sin:passFLOAT_MAX=1e100classPoint;points是数据点,nclusters是给定的簇类数目''2))print("\!=p.group:changed+=1p.group=min_i#stopwhen99.xcluster_centers[p.group];2,长度为len(points),保存每个点离最近的中心点的距离foriinxrange(1,len(cluster_centers)):#i=1len(c_c)-1sum=0forj,pinenumerate(points),nclusters是给定的簇类数目cluster_centers包含初始化的nclusters个中心点.group#findclosestcentroidofeachPointPtrchanged=0#记录所属簇发生变化的数据点的个数forpinpoints,self.y,self.group=x;n0setgray%g%gs",group=0):self.group=0forpinpoints:__slots__=["x".0;".y=r*sin(ang)returnpointsdefnearest_cluster_center(point,groupdefgenerate_points(npoints.group].x+=p.x-cx)*scale+W/.0\,cosfromcollectionsimportnamedtuplefromrandomimportrandom,choicefromcopyimportcopytry:importpsycopsyco.g,0;'defkpp(points,cluster_centers);2cy=(max_y+min_y)/,(cc;'deflloyd(points,nclusters).y+=p.yforccincluster_centers:#生成新的中心点cc.x=0cc.full()exceptImportError;n%%%%BoundingBox:-5-5%d%d"%(W+10,初始化中心点,均为(0.x:d[j]=nearest_cluster_center(p;=cc;%(colors[i].y;2))print"'points是数据点.b))forpinpoints:cluster_centers[p;%((p.x-cx)*scale+W/2,(p;n"+".yscale=min(W/(max_x-min_x),H/(max_y-min_y))cx=(max_x+min_x)/".25subexch,0:r=random()*radiusang=random()*2*pip;/c{;m{rmoveto}def\.y/,diinenumerate(d):sum-=diifsum>0:continuecluster_centers[i]=copy(points[j])breakforpinpoints:p.group=nearest_cluster_center(p:#groupelementforcentroidsareusedascountersforccincluster_centers:cc:d=sqr_distance_2D(cc,point)ifmin_dist>d:min_dist=dmin_index=ireturn(min_index,min_dist)'']def__init__(self,colors[i];,"y".50360arcfill}def\n":points=[Point()for_inxrange(npoints)]#note:thisisnotauniform2-ddistributionforpinpoints,开始都是对象->(0.y-b.0.group].group+=1#与该种子点在同一簇的数据点的个数cluster_centers[p,0)''!=i:continueprint("%.3f%.3fc","group",ccinenumerate(cluster_centers):print("%g%g%gsetrgbcolor":cluster_centers[0]=copy(choice(points))#随机选取第一个中心点d=[0.0for_inxrange(len(points))]#列表;gsave1setgrayfillgrestoregsave3setlinewidth"+":ifp,cluster_centers)[0]'defsqr_distance_2D(a,b);%((cc,cluster_centers):"""Distanceandindexoftheclosestclustercenter":min_x=p.group.x/.groupcc;%%!PS-Adobe-3.y=0cc,x=0,colors[i],radius),y=0:cluster_centers=[Point()for_inxrange(nclusters)]#根据指定的中心点个数.x;)fori;1setgraystrokegrestore0setgraystroke}def",H+10)print("/.9%ofpointsaregoodifchangedp;2print".y-cy)*scale+H/,y;s{moveto-20m22l2-2l-2-2lclosepath"+".y)**2min_index=point.groupmin_dist=FLOAT_MAXfori,ccinenumerate(cluster_centers).x=r*cos(ang)p;''l{rlineto}def/.25subexch,cluster_centers[:i])[1]#第j个数据点p与各个中心点距离的最小值sum+=d[j]sum*=random()forj:return(a.x-b.x)**2+(a,0)#callk++initkpp(points,cluster_centers)#选择初始种子点#下面是kmeanslenpts10=len(points)>>10changed=0whileTrue.xifmax_yp;+"/=cc:min_i=nearest_cluster_center(p,cluster_centers)[0]ifmin_i;\n%%%%EOF"defmain():npoints=30000k=7##clusterspoints=generate_points(npoints,10)cluster_centers=lloyd(points,k)print_eps(points,cluster_centers)main().r.y-cy)*scale+H/frommathimportpi 展开
怎么使用SPSS软件
当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量、数据录入、统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。
在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )? A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1,type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的,即选择Numeric, width宽度为4,decimals即小数位数位为0(因为答案没有小数点),label即变量标签为“年龄段查询”。
Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号,会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59;Missing,用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号,会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮,默认值为最上方的“无缺失值”;第二项为“不连续缺失值”,最多可以定义3个值;最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”,在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图;Colomns,定义显示列宽,可自己根据实际情况设置;Align,定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式;Measure,定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。
以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:请问您通常获取新闻的方式有哪些( )1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.使用该窗口,我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。
到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.第二步:数据录入Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种:1.读取SPSS格式的数据2.读取Excel等格式的数据3.读取文本数据(Fixed和Delimiter)4.读取数据库格式数据(分如下两步)(1)配置ODBC (2)在SPSS中通过ODBC和数据库进行但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的).3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.第三步:统计分析有了数据,可以利用SPSS的各种分析方法进行分析,但选择何种统计分析方法,即调用哪个统计分析过程,...
spss软件聚类分析怎么用,从输入数据到结果,树状图结果。
整个操作...
基于SPSS的聚类分析的实用方法(层次聚类法和迭代聚类法)层次聚类法和迭代聚类法的主要区别在于:层次聚类法的聚类结果受奇异值的影响非常大,且聚类过程是单方向的,一旦某个样本进入某一类,就不可能从该类出来,再归入其他的类;迭代聚类法的聚类结果受奇异值和不合适的聚类变量的影响较小,对于不合适的初始聚类可以进行反复调整,但其缺点是聚类结果对初始聚类非常敏感,而且它也只能得到局部最优解.(一)层次聚类 Analyze--> C1assify-->Hierachical Cluster 在“C1uster”组中选择聚类类型:要进行变量聚类选择指定“Vanables”;要进行观测量聚类指定“Cases”。
指定参与分析的变量,将选定的变量通过按钮箭头转移到箭头按钮右侧的“Variable[s]:”矩形框中;将标识变量通过下面一个箭头按钮转移到按钮右侧的“Label Cases by:”下面的矩形框中。
如果不使用系统默认值,或由于参与分析的变量量纲不一致需要指定选择项,则应该根据需要有选择性地执行下述某些步骤。
1.确定聚类方法在主对话框中,点击“Methed”按钮,展开分层聚类分析的方法选择对话框,即“Hierachical Cluster Analysis:Method”。
在对话框中根据需要指定聚类方法、距离测度的方法、对数值进行转换方法,即标准化数值的方法和对测度的转换方法。
(1)聚类方法选择“C1uster Method:”表中列出可以选择的聚类方法: Between-groups linkage组内连接Within-groups linkage组内连接Nearest neighbor最近邻法Furthest neighbor最远邻法Centroid clustering重心聚类法Median clustering中位数法Ward's method Ward最小方差法。
(后三种聚类方法应与欧氏距离平方法一起使用) 几种方法的具体情况见下面的英文文档(2)对距离的测度方法选择 在Method中指定的是用哪两点间的距离的大小决定是否合并两类。
距离的具体计算方法还根据参与距离的变量类型从以下三种对话框选择其一,展开选择菜单后再进行具体方法的选择。
这三个对话框分别对应于等间隔测度的变量(一般为连续变量)、计数变量(一般为离散变量)和二值变量。
这里只考虑连续变量的情况 “Interval”(系统默认) Euclidean distance:Euclidean距离,即两观察单位间的距离为其值差的平方和的平方根,该技术用于Q型聚类; Squared Euclidean distance:Euclidean距离平方,即两观察单位间的距离为其值差的平方和,该技术用于Q型聚类; Cosine:变量矢量的余弦,这是模型相似性的度量; Pearson correlation:相关系数距离,适用于R型聚类; Chebychev:Chebychev距离,即两观察单位间的距离为其任意变量的最大绝对差值,该技术用于Q型聚类; Block:City-Block或Manhattan距离,即两观察单位间的距离为其值差的绝对值和,适用于Q型聚类; Minkowski:距离是一个绝对幂的度量,即变量绝对值的第p次幂之和的平方根;p由用户指定 Customized:距离是一个绝对幂的度量,即变量绝对值的第p次幂之和的第r次根,p与r由用户指定。
(3)确定标准化的方法:“Transform Value” “Standardize” 下为标准化列表 对数据进行标准化的可选择的方法有: ① None 不进行标准化,是系统默认值。
② Z scores 把数值标准化到Z分数。
③ Range -1to l把数值标准化到-1到+l范围内。
选择该项,对每个值用变量或观测量的值的范围去除。
如果值范围是0,所有值保持不变。
④ Maximum magnituds of 1 把数值标准化到最大值为1。
该方法是把正在标准化的变量或观测量的值用最大值去除。
如果最大值为0,则改用最小值去除,其商加1。
⑤ Range 0 to 1 把数值标准化到0到1的范围内,对正在被标准化的变量或观测量的值剪去最小值,然后除以范围。
如果范围是0,对变量或观测量的所有值都设置成0.5。
⑥ Mean of 1 把数值标准化到一个均值的范围内,对正在被标准化的变量或观测量的值除以这些值的均值。
如果均值是0,对变量或观测量的所有值都加1,使其均值为1。
⑦ Standard deviation of 1 把数值标准化到单位标准差。
该方法对正在被标准化的变量或观测量的值除以这些值的标准差,如果标准差为0,则这些值保持不变。
(4)测度的转换方法选择 对距离测度数值进行转换,在距离计算完成后进行。
可选择的转换方法有三种,在“Methd”对话框右下角的标有“Transform Mearure”的框中选择。
① Absolute Values 把距离值标准化。
当数值符号表示相关方向,且只对负相关关系感兴趣时使用此方法进行变换。
② Change sign 把相似性值变为不相似性值,或相反。
用求反的方法使距离顺序颠倒。
③ Rescale to 0-- 1 range 通过首先去掉最小值然后除以范围的方法使距离标准化。
对于已经按某种换算方法标准化了的测度,一般不再使用此方法进行转换。
2.选择要求输出的统计量:Statistics对话框 Aggomeration schedule 输出聚合过程表 Proximity matrix:输出的是每个案例之间的欧氏距离平方表(Q型聚类)。
Cluster membership决定聚合的群数。
试探性地做时就选none,做完后根据判断的合适的群数在输入确定的群数,这时会得出一个更多的结果cluster membership,即在此群数下,各案例...
R和 Python 用于统计学分析,哪个更好
百度,有案例,下软件自己琢磨下如果真要花时间学,不如去学stats, sas,spss我是不建议,可操作性太小,市场也不好--------------学习spss的心得体会篇一:SPSS学习报告总结心得应用统计分析学习报告本科的时候有概率统计和数理分析的基础,但是从来没有接触过应用统计分析的东西,SPSS也只是听说过,从来没有学过。
一直以为这一块儿会比较难,这学期最初学的时候,因为没有认真看老师给的英文教材,课下也没有认真搜集相关资料,所以学起来有些吃力,总感觉听起来一头雾水。
老师说最后的考核是通过提交学习报告,然后我从图书馆里借了些教材查了些资料,发现很多问题都弄清楚了。
结合软件和书上的例子,实战一下,发现SPSS的功能相当强大。
最后总结出这篇报告,以巩固所学。
SPSS,全称是Statistical Product and Service Solutions,即“统计产品与服务解决方案”软件,是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称,也是世界上公认的三大数据分析软件之一。
SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点,被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。
具体到管理方面,SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。
这门课中也会用到AMOS软件。
关于SPSS的书,很多都是首先介绍软件的。
这个软件易于安装,我装的是19.0的,虽然20.0有一些改变和优化,但是主体都是一样的,而且都是可视化界面,用起来很方面且容易上手。
所以,我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。
首先是T检验这一部分。
由于参数检验的基础不牢固,这部分也是最初开始接触应用统计的东西,学起来很多东西拿不准,比如说原假设默认的是什么。
结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。
不过现在弄懂了。
这部分很有用的是T检验。
T检验应用于当样本数较小时,且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时,还要求两样本的总体方差相等时,已知一个总体均数u,可得到一个样本均数及该样本标准差,样本来自正态或近似正态总体。
T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。
其中,单样本T 检验是样本均数与总体均数的比较的T检验,用于推断样本所代表的未知总体均数μ与已知的总体均数uo有无差别;独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体,即比较两个样本的均值是否相同,要求两个样本是相互独立的;配对样本T检验中,要正确理解“配对”的含义,主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异,跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。
这几个方法用软件操作起来都是相对简单的,关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。
然后是方差分析。
方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体,按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分,获得不同变异来源的均值与误差均方,通过比较不同变异来源的均方与误差均方,判断各样本所属总体方差是否相等。
方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。
这一部分在学习的过程中出现一些问题,就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量,如果反了的话会导致结果的不准确。
其次,对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚,现在基本掌握了多重比较方法选择:一般如果存在明确的对照组,要进行的是验证性研究,即计划好的某两个或几个组间(和对照组)的比较。
宜用Bonferroni(LSD)法;若需要进行多个均数间的两两比较,且各组个案数相等,适宜用Tukey法;其他情况宜用Scheffe法。
最后,对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻,在方差检验中,Post Hoc键有LSD的选项:当方差分析F检验否定了原假设,即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时,须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同,则需要进行多重比较来检验。
LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度,一般不区别自变量或因变量。
主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。
双变量相关分析是相关分析中最常使用的分析过程,主要用于分析两个变量之间的线性相关分析,可以根据不同的数据类型和条件,选用Pearson积差相关、Spearman等级相关和Kendall的tau-b等级相关。
当数据文件包括多个变量时,直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系,此时就需要用到偏相关分析,从中剔除其他变量的线性影响。
距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进行的测量,其中距离需要弄清楚,距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度,...
r聚类分析的支持多少种距离计算方法
聚类分析有两种主要计算方法,分别是凝聚层次聚类(Agglomerative hierarchical method)和K均值聚类(K-Means)。
一、层次聚类层次聚类又称为系统聚类,首先要定义样本之间的距离关系,距离较近的归为一类,较远的则属于不同的类。
可用于定义“距离”的统计量包括了欧氏距离 (euclidean)、马氏距离(manhattan)、 两项距离(binary)、明氏距离(minkowski)。
还包括相关系数和夹角余弦。
层次聚类首先将每个样本单独作为一类,然后将不同类之间距离最近的进行合并,合并后重新计算类间距离。
这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。
在计算类间距离时则有六种不同的方法,分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。
下面我们用iris数据集来进行聚类分析,在R语言中所用到的函数为hclust。
首先提取iris数据中的4个数值变量,然后计算其欧氏距离矩阵。
然后将矩阵绘制热图,从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近,大致上可以区分出三到四个区块,其样本之间比较接近。
data=iris[,-5]dist.e=dist(data,method='euclidean')heatmap(as.matrix(dist.e),labRow = F, labCol = F)X然后使用hclust函数建立聚类模型,结果存在model1变量中,其中ward参数是将类间距离计算方法设置为离差平方和法。
使用plot(model1)可以绘制出聚类树图。
如果我们希望将类别设为3类,可以使用cutree函数提取每个样本所属的类别。
model1=hclust(dist.e,method='ward')result=cutree(model1,k=3) 为了显示聚类的效果,我们可以结合多维标度和聚类的结果。
先将数据用MDS进行降维,然后以不同的的形状表示原本的分类,用不同的颜色来表示聚类的结果。
可以看到setose品种聚类很成功,但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起。
...
在进行系统聚类分析时,不同的类间距离计算方法有何区别
聚类分析有两种主要计算方法,分别是凝聚层次聚类(Agglomerative hierarchical method)和K均值聚类(K-Means)。
一、层次聚类层次聚类又称为系统聚类,首先要定义样本之间的距离关系,距离较近的归为一类,较远的则属于不同的类。
可用于定义“距离”的统计量包括了欧氏距离 (euclidean)、马氏距离(manhattan)、 两项距离(binary)、明氏距离(minkowski)。
还包括相关系数和夹角余弦。
层次聚类首先将每个样本单独作为一类,然后将不同类之间距离最近的进行合并,合并后重新计算类间距离。
这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。
在计算类间距离时则有六种不同的方法,分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。
下面我们用iris数据集来进行聚类分析,在R语言中所用到的函数为hclust。
首先提取iris数据中的4个数值变量,然后计算其欧氏距离矩阵。
然后将矩阵绘制热图,从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近,大致上可以区分出三到四个区块,其样本之间比较接近。
data=iris[,-5]dist.e=dist(data,method='euclidean')heatmap(as.matrix(dist.e),labRow = F, labCol = F)X然后使用hclust函数建立聚类模型,结果存在model1变量中,其中ward参数是将类间距离计算方法设置为离差平方和法。
使用plot(model1)可以绘制出聚类树图。
如果我们希望将类别设为3类,可以使用cutree函数提取每个样本所属的类别。
model1=hclust(dist.e,method='ward')result=cutree(model1,k=3) 为了显示聚类的效果,我们可以结合多维标度和聚类的结果。
先将数据用MDS进行降维,然后以不同的的形状表示原本的分类,用不同的颜色来表示聚类的结果。
可以看到setose品种聚类很成功,但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起。
...
android 基本文件操作命令
ADB (Android Debug Bridge)说明:下面一些命令需要有root权限才能执行成功快速启动dos窗口执行adb:1. adb.exe所在路径添加到系统环境变量中2. 配置快捷键启动dos进入C:\WINDOWS\system32目录下,找到cmd.exe.右击菜单 "发送到" -> 桌面快捷方式。
在桌面上右击"快捷方式 到 cmd.exe" -> "属性" -> "快捷方式"页 -> 光标高亮"快捷键" -> 按下自定义快捷键 (如:Ctrl + Alt + Z)任何情况下,按下Ctrl + Alt + Z启动dos窗口就可以执行adb命令了-----------查看设备连接状态 系列-----------adb get-serialno 获取设备的ID和序列号serialNumberadb devices 查询当前计算机上连接那些设备(包括模拟器和手机),输出格式: [serialNumber] [state]adb get-state 查看模拟器/设施的当前状态.说明:序列号[serialNumber]——由adb创建的一个字符串,这个字符串通过自己的控制端口- 唯一地识别一个模拟器/设备实例。
一个序列号的例子: emulator-5554-----------发送命令到设备 系列-----------adb [-d|-e|-s ] -d 发送命令给usb连接的设备-e 发送命令到模拟器设备-s 发送命令到指定设备如启动手机设备shell: adb -d shell adb forward 发布端口,可以设置任意的端口号,做为主机向模拟器或设备的请求端口。
如:adb forward tcp:5555 tcp:8000adb reboot 重启手机adb remount 将system分区重新挂载为可读写分区adb kill-server 终止adb服务进程adb start-server 重启adb服务进程adb root 已root权限重启adb服务adb wait-for-device 在模拟器/设备连接之前把命令转载在adb的命令器中adb jdwp 查看指定的设施的可用的JDWP信息. 可以用 forward jdwp: 端口映射信息来连接指定的JDWP进程.例如: adb forward tcp:8000 jdwp:472 jdb -attach localhost:8000 adb shell am 命令可以启动应用程序adb shell input text 向设备输入文本(光标所在的文本框)adb shell input keyevent 向设备发送按键事件如: 在编辑短信时,往文本框输入文本:adb shell input text "hello" 向手机发送键值回Home:adb shell input keyevent 3event_code 参考view/KeyEvent.java中的 KEYCODE_* public static final int KEYCODE_SOFT_LEFT = 1; public static final int KEYCODE_SOFT_RIGHT = 2; public static final int KEYCODE_HOME = 3; public static final int KEYCODE_BACK = 4; public static final int KEYCODE_CALL = 5; public static final int KEYCODE_ENDCALL = 6;-----------安装卸载 系列----------- adb install [-l] [-r] - push this package file to the device and install it ('-l' means forward-lock the app) ('-r' means reinstall the app, keeping its data)adb uninstall [-k] - remove this app package from the device ('-k' means keep the data and cache directories)如:adb install d:\hello.apkadb unstall com.huawei.hello说明:如果带-r选项重新安装apk时,安装在 /data/local/tmp/目录下,手机重启后还是使用原来的apk.-----------文件操作 系列----------- adb push - copy file/dir to deviceadb pull - copy file/dir from device-----------基本linux shell命令 系列----------- adb shell [command] ls 列出目录下的文件和文件夹cd 切换目录rm 删除目录和文件cat 查看文件内容ps 可以看那个进程再跑ps -x [PID] 查看单个进程的状态top 可以看那个进程的占用率最高su 切换到root用户kill [pid] 杀死一个进程chmod 777 修改该文件为可执行权限详细使用情况可以登录一台Linux服务器在shell下查看帮助手册, man -----------查看系统状态和信息 系列-----------adb shell procrank 查询各进程内存使用情况adb shell service list 查看services信息adb shell cat /proc/meminfo 查看当前的内存情况adb shell cat /proc/cpuinfo 查看CPU信息(硬件)adb shell cat /proc/iomem 查看IO内存分区adb shell getprop 列出系统所有属性adb shell getprop | findstr "gsm" 列出包含gsm的属性adb shell setprop 修改系统属性adb shell sqlite3 可以执行sql语句查看数据库信息, 具体使用情况待调查-----------Log 系列----------- adb logcat [ ] - View device log1~~~~~~~~~~~查看可用日志缓冲区:adb logcat -b radio — 查看缓冲区的相关的信息. adb logcat -b events — 查看和事件相关的的缓冲区. adb logcat -b main — 查看主要的日志缓冲区 2~~~~~~~~~~~过滤日志输出:过滤器语句按照下面的格式描tag:priority ... , tag 表示是标签, priority 是表示标签的报告的最低等级adb logcat *:W 显示优先级为warning或更高的日志信息adb logcat ActivityManager:I MyApp:D *:S日志的标签是系统部件原始信息的一个简要的标志。
(比如:“View”就是查看系统的标签).优先级有下列集中,是按照从低到高顺利排列的: V — Verbose (lowest priority)D — DebugI — InfoW — WarningE — ErrorF — FatalS — Silent (highest priority, on which nothing is ever printed) 如果你电脑上运行logcat ,相比在远程adbshell端,你还可以为环境变量ANDROID_LOG_TAG...
转载请注明出处51数据库 » kmeans r软件