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聚类分析
定义

聚类（clustering）的概念不能精确定义，这也是为什么聚类算法众多的原因之一。 聚类问题的共同点就是有一组数据对象。 然而，不同的研究人员采用不同的聚类模型，并且对于这些聚类模型中的每一个，可以再给出不同的算法。 而且不同算法发现的“类（簇）”在其属性上往往会有很大差异。 理解这些“聚类模型”是理解各种算法之间差异的关键。 典型的聚类模型包括以下几种：
连通性模型：例如，层次聚类基于距离连通性构建模型。
质心模型：例如，k-means 算法用单个均值向量表示每个类。
分布模型：聚类过程使用统计分布建模，例如期望最大化算法使用的多元正态分布。
密度模型：例如，DBSCAN 和 OPTICS 将聚类定义为数据空间中相连接的密集区域。
子空间模型：在双聚类（也称为共聚类或双模式聚类）中，聚类是用聚类成员和相关属性建模的。
组模型：这些算法不为其结果提供改进的模型，只提供分组信息。
基于图的模型：团(clique)，即图中节点的子集，子集中的每两个节点都由一条边连接，可以被认为是聚类的原型形式。 与 HCS 聚类算法一样，放宽完全连通性的要求（一部分边可能会丢失）被称为”准团”。
符号图模型：符号图（signed graph）中的每条路径都有一个符号，该符号来自边上符号的乘积。 在平衡理论的假设下，边可能会改变符号并导致分叉图。 较弱的“聚类性公理”（没有循环恰好有一个负边）产生的结果是两个以上的聚类，或只有正边的子图。
神经模型：最著名的无监督神经网络是自组织映射，这些模型的特征通常与上述一个或多个模型相似，并且在神经网络实现主成分分析或独立分析形式时包括子空间模型 成分分析
“聚类”的本质上是找到一组类, 这些类通常包含数据集中的所有对象。 此外，它可以指定各个类彼此之间的关系，例如，类相互嵌入的层次结构。 聚类可以大致区分为：
硬聚类：每个对象是否属于一个类
软聚类（又作：模糊聚类）：每个对象在一定程度上属于每个聚类（例如，属于该聚类的可能性）
也可能有更细微的区别，例如：
严格分区聚类：每个对象恰好属于一个类
有异常值的严格分区聚类（Strict partitioning clustering with outliers）：对象也可以不属于任何簇，被认为是异常值
重叠聚类（又作：替代聚类、多视图聚类）：对象可能属于多个聚类； 通常涉及硬簇
层次聚类：属于子聚类的对象也属于父聚类
子空间聚类：虽然是重叠聚类，但在唯一定义的子空间内，聚类不应重叠
算法

没有客观上“正确”的聚类算法，但正如人们所指出的，“聚类在观察者的眼中”。除非你有喜欢一个聚类模型而不是另一个的数学原因，通常需要通过实验选择最适合特定问题的聚类算法。为一种模型设计的算法通常会在包含完全不同类型模型的数据集上失败。 例如，k-means 无法找到非凸簇。
算法 > 连通性聚类

基于连通性的聚类，也称为层次聚类，其核心思想是对象与附近对象的相关性高于与较远对象的相关性。 这些算法根据它们的距离将“对象”连接起来形成“簇”。 集群可以主要通过连接集群各部分所需的最大距离来描述。 在不同的距离，会形成不同的聚类，这可以用树状图表示，这解释了通用名称“层次聚类”的来源：这些算法不提供数据集的单一分区，而是提供广泛的层次结构 在一定距离处相互合并的簇。 在树状图中，y 轴标记集群合并的距离，而对象沿 x 轴放置，这样集群就不会混合。
基于连通性的聚类是一整套方法，它们因计算距离的方式不同而不同。 除了通常选择的距离函数外，用户还需要决定要使用的连接标准（因为一个类/簇由多个对象组成，所以有多个候选来计算距离）。 流行的选择被称为单链接聚类（对象距离的最小值）、完全链接聚类（对象距离的最大值）和 UPGMA 或 WPGMA（“具有算术平均值的未加权或加权对组方法”，也称为平均链接 聚类）。 此外，层次聚类可以是凝聚的（从单个元素开始并将它们聚合成簇）或分裂的（从完整的数据集开始并将其分成多个分区）。
这些方法不会产生数据集的唯一分区，而是产生一个层次结构，用户仍然需要从中选择合适的集群。 它们对异常值不是很稳健，异常值要么显示为额外的集群，要么甚至导致其他集群合并（称为“链接现象”，特别是单链接集群）。 在一般情况下，复杂度是 O(n)3) 对于凝聚聚类和 O(2n-1)  用于分裂聚类，[7] 这使得它们对于大型数据集来说太慢了。 对于某些特殊情况，已知最优有效方法（复杂度 O(n)2) ：SLINK 用于单链接和 CLINK  用于完全链接聚类。
算法 > 质心聚类

在基于质心的聚类算法中，每个聚类由一个中心向量表示，它不一定是数据集的成员。 当簇数固定为 k 时，k-means 聚类给出了优化问题的形式化定义：找到 k 个簇中心并将对象分配到最近的簇中心，使得与簇的平方距离最小。
已知优化问题本身是 NP问题（NP困 难），因此常用的方法是只搜索近似解。 一个特别著名的近似方法是 Lloyd 算法， 通常简称为“k-means 算法”（尽管另一个算法引入了这个名称）。 然而，它确实只能找到局部最优值，并且通常会使用不同的随机初始化运行多次。 k-means 的变体通常包括这样的优化，例如选择多次运行中的最佳者，但也将质心限制为数据集的成员（k-medoids），选择中位数（k-medians 聚类），不太随机地选择初始中心（ k-means++) 或允许模糊聚类分配 (fuzzy c-means)。
大多数 k-means 类型的算法都需要预先指定聚类的数量 - k，这被认为是这些算法的最大缺点之一。 此外，算法更喜欢大小大致相似的簇，因为它们总是会将对象分配给最近的质心。 这通常会导致错误地切割集群边界（这并不奇怪，因为该算法优化的是集群中心，而不是集群边界）。
K-means 有许多有趣的理论特性。 首先，它将数据空间划分为一种称为 Voronoi 图的结构。 其次，它在概念上接近最近邻分类，因此在机器学习中很受欢迎。 第三，它可以看作是基于模型的聚类的变体，Lloyd 算法可以看作是下面讨论的该模型的期望最大化算法的变体。
基于质心的聚类问题（如 k-means 和 k-medoids）是无容量、度量设施位置问题的特例，是运筹学和计算几何社区中的典型问题。 在一个基本的设施位置问题（其中有许多变体可以模拟更复杂的设置）中，任务是找到最佳仓库位置以最佳地服务一组给定的消费者。 人们可以将“仓库”视为聚类质心，将“消费者位置”视为要聚类的数据。 这使得将设施位置文献中完善的算法解决方案应用于目前考虑的基于质心的聚类问题成为可能。
算法 > 分布模型聚类

与统计学关系最密切的聚类模型是基于分布模型的。 然后可以很容易地将聚类定义为最有可能属于同一分布的对象。 这种方法的一个方便的特性是它非常类似于生成人工数据集的方式：通过从分布中抽取随机对象。
尽管这些方法的理论基础非常出色，但它们都存在一个称为过度拟合的关键问题，除非对模型的复杂性施加约束。 更复杂的模型通常能够更好地解释数据，这使得选择合适的模型复杂性本身就很困难。
一种著名的方法被称为高斯混合模型（使用期望最大化算法）。 在这里，数据集通常使用固定数量（以避免过度拟合）的高斯分布建模，这些高斯分布随机初始化并且其参数经过迭代优化以更好地拟合数据集。 这将收敛到局部最优，因此多次运行可能会产生不同的结果。 为了获得硬聚类，通常会将对象分配给它们最有可能属于的高斯分布； 对于软聚类，这不是必需的。
基于分布的聚类为聚类生成复杂模型，可以捕获属性之间的相关性和依赖性。 然而，这些算法给用户带来了额外的负担：对于许多真实数据集，可能没有简明定义的数学模型（例如，假设高斯分布是对数据的相当强的假设）。
算法 > 密度聚类

在基于密度的聚类中，
聚类被定义为密度高于数据集其余部分的区域。 稀疏区域中的对象——需要分离集群——通常被认为是噪声和边界点。
最流行的基于密度的聚类方法是 DBSCAN,。与许多较新的方法相比，它具有一个定义明确的集群模型，称为“密度可达性”。 类似于基于链接的聚类，它基于一定距离阈值内的连接点。 然而，它只连接满足密度标准的点，在原始变体中定义为该半径内其他对象的最小数量。 簇由所有密度连接的对象（与许多其他方法相反，它可以形成任意形状的簇）加上这些对象范围内的所有对象组成。 DBSCAN 的另一个有趣的特性是它的复杂性相当低——它需要对数据库进行线性数量的范围查询——并且它会发现基本相同的结果（它对核心点和噪声点是确定性的，但对边界点不是） 在每次运行中，因此无需多次运行。 OPTICS是 DBSCAN 的推广，无需为范围参数  ε 选择合适的值，并产生与连锁聚类相关的分层结果。 DeLi-Clu， Density-Link-Clustering 结合了单链接聚类和 OPTICS 的思想，完全消除了 ε  参数，并通过使用 R 树索引提供了优于 OPTICS 的性能改进。
DBSCAN 和 OPTICS 的主要缺点是它们期望某种密度下降来检测簇边界。 例如，在具有重叠高斯分布（人工数据中的常见用例）的数据集上，这些算法生成的聚类边界通常看起来很随意，因为聚类密度不断降低。 在由高斯混合组成的数据集上，这些算法几乎总是优于能够精确建模此类数据的 EM 聚类等方法。
均值漂移(mean-shift)是一种聚类方法，其中基于核密度估计将每个对象移动到其附近最密集的区域。 最终，对象会聚到密度的局部最大值。 与 k-means 聚类类似，这些“密度吸引子”可以作为数据集的代表，但 mean-shift 可以检测类似于 DBSCAN 的任意形状的聚类。 由于昂贵的迭代过程和密度估计，均值漂移通常比 DBSCAN 或 k-Means 慢。 除此之外，均值漂移算法对多维数据的适用性受到核密度估计的不平滑行为的阻碍，这会导致聚类尾部过度碎片化。
算法 > 网格聚类

基于网格的技术用于多维数据集。 在此技术中，我们创建一个网格结构，并在网格（也称为单元格）上执行比较。 基于网格的技术速度快，计算复杂度低。 有两种类型的基于网格的聚类方法：STING 和 CLIQUE。
聚类类型

数据聚类算法可以分为结构性或者分散性。结构性算法利用以前成功使用过的聚类器进行分类，而分散型算法则是一次确定所有分类。结构性算法可以从上至下或者从下至上双向进行计算。从下至上算法从每个对象作为单独分类开始，不断融合其中相近的对象。而从上至下算法则是把所有对象作为一个整体分类，然后逐渐分小。
分散式聚类算法，是一次性确定要产生的类别，这种算法也已应用于从下至上聚类算法。
基于密度的聚类算法，是为了挖掘有任意形状特性的类别而发明的。此算法把一个类别视为数据集中大于某阈值的一个区域。DBSCAN和OPTICS是两个典型的算法。
许多聚类算法在执行之前，需要指定从输入数据集中产生的分类个数。除非事先准备好一个合适的值，否则必须决定一个大概值，关于这个问题已经有一些现成的技术。
距离测量

数据对象间的相似度度量一般是通过数据之间的相互关系来确定。
在结构性聚类中，关键性的一步就是要选择测量的距离。一个简单的测量就是使用曼哈顿距离，它相当于每个变量的绝对差值之和。该名字的由来起源于在纽约市区测量街道之间的距离就是由人步行的步数来确定的。
一个更为常见的测量方法是利用欧氏空间距离，可以认为数据分布一个多维空间中，并且计算每个空间中每个点到原点的距离，然后对所有距离进行换算。
常用的几个距离计算方法：
欧氏距离（2-norm距离）
曼哈顿距离（Manhattan distance, 1-norm距离）
infinity norm
马氏距离
余弦相似性
汉明距离
结构性聚类

在已经得到距离值之后，元素间可以被联系起来。通过分离和融合可以构建一个结构。传统上，表示的方法是树形数据结构，
然后对该结构进行修剪。树的根节点表示一个包含所有项目的类别，树叶表示与个别的项目相关的类别。
层次聚类算法，要么是自底向上聚集型的，即从叶子节点开始，最终汇聚到根节点；要么是自顶向下分裂型的，即从根节点开始，递归的向下分裂。
任意非负值的函数都可以用于衡量一对观测值之间的相似度。决定一个类别是否分裂或者合并的是一个连动的标准，它是两两观测值之间距离的函数。
在一个指定高度上切割此树，可以得到一个相应精度的分类。
结构性聚类 > 聚集型层次聚类

它的层次聚类树如下图
分散性聚类 > K-均值法及衍生算法 > K-均值法聚类

K-均值算法表示以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。
算法归纳为（J. MacQueen, 1967）：
选择聚类的个数k.
任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成k个中心。
对每个点确定其聚类中心点。
再计算其聚类新中心。
重复以上步骤直到满足收敛要求。（通常就是确定的中心点不再改变。）
该算法的最大优势在于简洁和快速。劣势在于对于一些结果并不能够满足需要，因为结果往往需要随机点的选择非常巧合。
谱聚类

条目：谱聚类
在多元变量统计中，谱聚类（英語：spectral clustering）技术利用数据相似矩阵的谱（特征值），在对数据进行降维后，以较少的维度进行聚类。相似矩阵作为输入，提供了对数据集中每一对点相对相似性的定量评估。
在图像分割中，谱聚类被称为基于分割的物体分类。
评估和验证

聚类结果的评估（或“验证”）与聚类本身一样困难 。 流行的方法包括“内部”评估，其中聚类被总结为一个单一的质量分数，“外部”评估，其中聚类与现有的“基准真相(ground truth)”分类进行比较，由人类专家进行“手动”评估，以及“间接”通过评估聚类在其预期应用中的效用来进行评估。
内部评估措施存在一个问题，即它们代表的功能本身可以被视为聚类目标。 例如，可以通过 Silhouette 系数对数据集进行聚类； 除了没有已知的有效算法之外。 通过使用这种内部衡量指标进行评估，人们更愿意比较优化问题的相似性, 而不一定是聚类的有用程度 。
外部评估也有类似的问题：如果我们有这样的“ground truth”标签，那么我们就不需要聚类了； 而在实际应用中我们通常没有这样的标签。 另一方面，标签仅反映了数据集的一种可能分区，这并不意味着不存在不同的甚至更好的聚类。
因此，这两种方法都不能最终判断聚类的实际质量，但这需要人工评估， 这是非常主观的。 尽管如此，这样的统计数据在识别不良聚类方面可能非常有用， 但不应忽视主观的人为评估。
引用

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↑  . 樂詞網. 國家教育研究院.  （繁體中文）
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Raw data
Traditional representation
巢湖市

此条目页的主題是一个由合肥市代管的县级市。安徽省已被撤销的地级市，請見「」。
| 巢湖市 |
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县级市
巢湖站
 巢湖市的地理位置
坐标：31°40′42″N 117°44′07″E﻿ / ﻿31.6783°N 117.7353°E﻿ / 31.6783; 117.7353
国家:  中华人民共和国
隶属行政区: 安徽省合肥市
政府駐地: 姥山路1号
下级行政区:  17 11镇 1乡 5街道 
政府
 • 市委书记: 胡启生
 • 市长: 张生
面积
 • 县级市: 2,031 平方公里（784 平方英里）
 • 城區: 160 平方公里（60 平方英里）
 • 建成区（2021）: 48 平方公里（19 平方英里）
人口（2020年）
 • 常住: 727,162人
 • 密度: 358人/平方公里（927人/平方英里）
 • 城區（2021）: 324,600
 • 城區密度: 2,029人/平方公里（5,254人/平方英里）
 • 城镇: 492,952人
 • 户籍: 88.9万人
語言
 • 母语（方言）: 江淮官话洪巢片
时区: 北京时间（UTC+8）
郵政編碼: 238000
電話區號: 551
車輛號牌: 皖A
行政区划代码: 340181
气候: 亚热带季风气候
: ¥577亿元
• 人均: ¥79258
網站: www.chaohu.gov.cn
巢湖市位于中国安徽省中部，是安徽省直辖、由合肥市代管的一个县级市。市人民政府駐姥山路1号。
历史

巢湖市在旧石器时代已有原始人类居住。1982年至1986年间，考古人员经3次发掘，在巢湖市南的银屏山银山村一块不完整的人类枕骨、一块附连3枚牙齿的左上颌骨及3枚牙齿，经鉴定属于早期智人化石，距今约16万至20万年，命名为“银山智人”。
巢湖市有文字记载的有三千多年。商朝地属南疆，故称南巢；《尚书·仲虺之诰》：“成汤放桀于南巢”。周朝时为巢（伯）国地；春秋时为楚属国；巢国多次被吴所占，周元王四年（前472年），越灭吴，巢国还楚。秦统一后置郡县，今柘皋一带为橐皋县，今巢湖以南为居巢县，也作居鄛，两县均属九江郡。东汉末年，居巢为曹操占据，此后隶属曹魏。西晋在原居巢境内分设居巢、临湖、襄安，隶属庐江郡。隋开皇元年（581年），襄安属庐江郡；《隋书·地理志》：襄安“有龟山、紫微山、亚父山、半阳山、白石山、四鼎山”；至此，今巢湖市东、西、北方位大致形成。唐武德七年（624年），合开城、扶阳两县为巢县（巢县一名此始，一说改襄安为巢县），隶属庐州。北宋太平兴国三年（978年）巢县属无为军。南宋景定三年（1262年）升巢县为镇巢军。元至元二十三年（1286年）称巢州，二十八年（1291年）置巢州为县，巢县县名至改置巢湖市前一直未变。
民国3年（1914年）属安徽省安慶道。民国28年（1939年）由属第三专区改第五专区。民国36年（1947年）4月到38年（1949年）1月，属安徽省第九行政督察专员公署。民国38年（1949年）1月，属新成立的江淮第五专员公署；6月，撤销皖西专署及江淮第五专署，成立巢湖专员公署，巢县隶属之。
1949年4月，巢县属皖北行署区巢湖专区，1952年，巢湖、宣城两专区合并成立芜湖专区，巢县属芜湖专区，1958年属合肥市，1961年4月复属芜湖专区。1965年5月，经国务院批复，巢湖专区于同年7月25日恢复，治巢县城关，巢县隶属之。1971年8月（一说3月），巢湖专区改称巢湖地区行政公署，巢县隶属不变。1982年11月，以巢县的部分地区设县级巢湖市，属巢湖地区。1983年10月，巢县撤销并入巢湖市。1999年7月9日，国务院正式批准撤销巢湖地区，设立地级巢湖市，撤销县级巢湖市，设立居巢区。1999年12月6日巢湖市居巢区举行揭牌仪式。2011年8月，国务院正式批复安徽省关于拆解巢湖市分别划归合肥市、芜湖市和马鞍山市的决定，撤销居巢区，改设县级巢湖市。
在2017年被评定为第五届全国文明城市。
地理 > 区位

巢湖市位于安徽省中部偏东、江淮丘陵南部，介于合肥、芜湖两市之间，地处东径117°25′～117°58′，北纬31°16′～32°之间。处于江淮之间，南滨长江，怀抱巢湖，东与含山县交界，西北与肥东县接壤，南与无为县毗邻，西南隔兆河与庐江县相对，东北隔滁河与全椒县相望。
巢湖市河湖等水域面积1266.7平方公里。全市地势北高南低，境内地形地貌复杂多样，其中以丘陵、平原为主，巢湖平原（皖中平原）素有“皖田肥美”之名，为安徽省重要的水稻、棉花、油菜及水产区。
地理 > 地质

从晚震旦世至早志留世早期，巢湖属下扬子海海盆。志留纪期间中加里东运动造成安徽地壳大面积大幅度上升，巢湖一带海退后成海滩相沉积。中三叠世早期，巢湖一带地台发展稳定，进入大陆边缘活动带地史阶段。在经历了侏罗纪至第四纪安徽地块上升后，巢湖近代地貌特征完成塑造。
巢湖一带地层属扬子地层区、下扬子地层分区、六合巢县地层小区，出露的地层从第四系怀远组黏土层到上太古界阚集组杂岩，缺失第三系地层。
巢湖一带位于淮阳山字型构造和新华夏系第二隆起带的复合部位，属扬子准地台下扬子台坳北部的巢县穹断褶束和苏家湾凹褶束。区内发育有褶皱、断裂、裂隙构造，其中褶皱构造大都发生在印支旋回，而断裂构造则多活动于印支—燕山旋回。规模较大的褶皱有青苔山背斜、马家山向斜、凤凰山背斜、俞府大村向斜、旗山向斜。断裂构造以北西向、北东向、东西向为主，著名的郯庐断裂带贯穿地区。
巢湖有奇特地下的地质地层景观。除了地下溶洞、温泉、河流、峡谷以外，最罕见的是平顶山、马家山的中生代三叠纪地层奇观。它完整地保存了距今2.5亿年至1.9亿年间地球生物复苏的丰富信息，并拥有鱼类、双壳类、爬行类以及著名的“巢湖龙”等多种化石。这个重大发现，吸引了世界的目光。如今它已被国际地学界列为全球下三叠纪印度阶——奥伦尼克阶界线层型首选标准剖面，并将其列入国际地质年表，永载史册。
地理 > 气候

巢湖市的气候属于北亚热带湿润季风气候，具有雨量适中、光照充足、四季分明的特点。一年之中，一月的平均温度为最低，约为2.4～2.8℃；七月平均温度最高，约为28.2～28.4℃。全年平均气温在16℃左右，年平均最低气温约-7.5℃。
| 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 月份 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 1月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 2月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 3月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 4月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 5月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 6月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 7月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 8月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 9月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 10月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 11月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 12月 | 巢湖市气象数据（1971年至2000年）> 全年 |
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| 平均高温 °C（°F） | 6.9 (44.4) | 8.9 (48.0) | 13.4 (56.1) | 20.6 (69.1) | 25.9 (78.6) | 28.9 (84.0) | 32.2 (90.0) | 32.1 (89.8) | 27.4 (81.3) | 22.3 (72.1) | 15.9 (60.6) | 9.9 (49.8) | 20.4 (68.7) |
| 平均低温 °C（°F） | −0.2 (31.6) | 1.4 (34.5) | 5.5 (41.9) | 11.7 (53.1) | 17.1 (62.8) | 21.4 (70.5) | 25.0 (77.0) | 24.6 (76.3) | 19.7 (67.5) | 13.7 (56.7) | 7.2 (45.0) | 1.7 (35.1) | 12.4 (54.3) |
| 平均降水量 mm（） | 40.0 (1.57) | 54.5 (2.15) | 92.6 (3.65) | 87.4 (3.44) | 114.1 (4.49) | 181.1 (7.13) | 181.5 (7.15) | 127.0 (5.00) | 74.6 (2.94) | 66.7 (2.63) | 53.0 (2.09) | 26.4 (1.04) | 1,098.9 (43.28) |
| 平均降水天数（≥ 0.1 mm） | 9.0 | 9.7 | 13.1 | 11.9 | 11.5 | 12.3 | 11.8 | 11.3 | 9.4 | 9.1 | 7.8 | 6.1 | 123 |
来源：Weather China
行政区划

巢湖市下辖11个镇、1个乡、6个街道。
中庙街道、​亚父街道、​卧牛山街道、​凤凰山街道、​天河街道、​半汤街道、​栏杆集镇、​苏湾镇、​柘皋镇、​银屏镇、​夏阁镇、​中垾镇、​散兵镇、​烔炀镇、​黄麓镇、​槐林镇、​坝镇镇和庙岗乡。
人口

根据巢湖市第七次全国人口普查结果，现将2020年11月1日零时，全市常住人口：（包含半汤街道）为727162人。
经济

2011年地区生产总值105亿元；三次产业比为11.5∶54.5∶34；规模以上工业实现增加值62亿元；财政收入10.48亿元；全社会固定资产投资95亿元；社会消费品零售总额54亿元；外贸进出口总额7000万美元。
2018年全市地区生产总值（GDP）完成381.4亿元，增长8.2%。完成规上工业总产值407.6亿元，增长16.1%；规上工业增加值91.4亿元，增长7.7%；全社会固定资产投资增长25.8%；社会消费品零售总额115.3亿元，增长12.1%；财政收入34.5亿元，增长11.3%，其中地方财政收入20.6亿元，增长12.5%；财政支出50.7亿元，增长19.1%。
经济 > 产业

巢湖市依托丰富的石灰石资源，形成中国较大的水泥建材生产基地。全市有17家水泥生产企业，以中材安徽水泥、皖维集团、巢东水泥等企业为核心；建材企业以大国地板、中建材泰山纸面石膏板等企业为核心。2011年，水泥产业实现总产值40.51亿元，实现产品销售收入39.07亿元。
槐林镇是中国最大的渔网生产基地，依托金猴科技、华泰渔具等为首的近百家渔网企业为基础，打造“中国渔网城”。2011年，渔网产业实现总产值49.22亿元，实现产品销售收入51.19亿元。
交通

巢湖市具有良好的区位优势，交通比较便捷。
交通 > 铁路

淮南铁路、合宁铁路、京福高速铁路、巢马城际铁路（建设中）穿境而过。
商杭客运专线：巢湖东站
交通 > 公路

高速公路： 芜合高速公路、 沪蓉高速公路、 沪武高速、 巢黄高速、 明合高速，以及规划中的 宁合高速、 杭合高速、 合叶高速。
國道： 312国道、 329国道、 346国道。
巢湖境内有省道四条，计163.1公里：
105省道合（肥）马（鞍山）路巢湖区段，长39.275公里，途经烔炀镇、中垾镇、巢湖市城区和半汤街道。
331省道西（山驿）大（墅）路，原为国道312合浦路的一段，2000年划为省道，东起和县西葛，西至合肥大蜀山，巢湖区段长40.33公里，途经庙岗乡、柘皋镇和苏湾镇。
208省道柘（皋）无（为）路巢湖区段，长42.874公里，途经柘皋镇、夏阁镇、巢湖城区、天河街道和银屏镇。
316省道巢（湖）庐（江）路巢湖区段，长40.612公里，途经天河街道、散兵镇和槐林镇。
滨湖观光大道长38.794公里，途经卧牛山街道、中垾镇、烔炀镇、黄麓镇和中庙街道。双向四车道，沥青混凝土路面。全线共设大桥3座、中桥4座、小桥8座，另有分离式隧道一处。
縣道：巢湖縣道
交通 > 水路

巢湖港是省内八大内河港口之一，距芜湖朱家桥外贸深水码头60公里、南京外贸港口110公里，是皖中重要的煤炭、建材、农副产品中转港。
交通 > 空运

巢湖市区距离合肥新桥国际机场和南京禄口国际机场均100公里左右。
旅游

条目：巢湖市各级文物保护单位列表
巢湖风光秀美，景色怡人；湖光、奇花、温泉、溶洞被称之为“四绝”。
巢湖：是中国五大淡水湖之一，现为中国国家级风景名胜区。
银屏山：位于巢湖市南郊。这里集奇花（千年牡丹）、怪洞（仙人洞）、古寺（龙兴寺）、名亭（牡丹亭）于一体。每年四月举办的牡丹观赏节为知名的旅游节。仙人洞口上方有高达五六十米的绝壁，岩石缝里，生长着一株野生牡丹，被誉为“天下第一奇花”。仙人洞是石灰岩溶洞，传为吕洞宾或邑人崔自然在此得道。洞分黑、白二洞，白洞宽敞，气势壮观，均高约20米，宽达80米，可容千人；黑洞曲径通幽，深不可测。
紫微洞：位于巢湖市北郊，洞内有大小两个天然井状出口，又称双井洞。洞长三千米，主洞长1500多米，是典型的地下河型洞穴，洞穴呈廊道状，以雄、奇、险、幽见长，融自然、人文景观于一体，为“江北第一洞”。
王乔洞：位于紫微洞景区内，是安徽省唯一一处摩崖石窟造像景观，两侧洞壁有南北朝时期石刻佛像620余尊，仅有一座观音佛像完好无损，余皆无头，成为千古之谜。
半汤温泉：位于巢湖市东北郊，汤山之麓。大小泉眼，星罗棋布，最大的有两口，一为烫泉，一为冷泉，两泉汇合为温泉，故名“半汤”，古人誉为“九福”之地。唐代诗人罗隐曾游半汤，留下“游水鱼心知冷暖，濯缨人足识炎凉”的名联。
姥山岛：是巢湖中最大的岛屿，距中庙3.5公里。传说陷巢州时，焦姥舍身济世，变成此山，所以得名；实为一亿多年前火山爆发形成的湖心岛。最高海拔105米，面积0.86平方千米，山地植被覆盖率达80%以上。山呈椭圆形，远看是三山，近瞧有九峰，为八百里巢湖唯一的“湖上绿洲”。山巅的文峰塔建于明崇祯四年（1631年），清光绪四年（1878年）续建完工。
中庙：古因居巢州、庐州中间，故曰“中庙”，被誉为“湖天第一胜境”。始建于东吴赤乌二年，历代屡废屡修。清光绪十五年李鸿章倡募重修，分前、中、后3殿，70余间，后殿藏经阁3层。
鼓山：位于巢湖市东郊，海拔206米。因其状似巨鼓得名，与旗山遥遥相对，民间有“鼓打旗摇凤点头”之说。景区内有鼓山塔、范增亭、莲花池、姑嫂塘等景点，鼓山寺为亚父公园主景区，是巢湖佛教胜地之一。
卧牛山：位于巢湖市区中心，海拔48米。山形似卧牛，康熙《巢县志》载：“卧牛山乃巢父、许由隐居之地”，“牛山晚眺”是古巢十景之一，古人誉之为“天与人间作画图，南谯曾说小姑苏”。现为卧牛山公园，绿树成阴，鸟语花香，山上建有望湖亭、晚翠亭。
龟山：位于巢湖市西郊，坐落在巢湖北岸，高126米，山形似巨龟，“夕照龟饮”自然逼真。湖边建灵龟望湖石雕一座，山腰筑有憩亭，可瞭瞰万顷碧波的巢湖。
洗耳池公园：位于巢湖市区东部，巢父在池边批评一代圣贤许由不过是“浮游于世，贪求圣名”之辈，许由用池中水洗耳、拭双目，此地便取名为“洗耳池”，这便是成语“洗耳恭听”的由来。
放王岗古墓群：放王岗相传为夏桀流放之地，《尚书》记载：“成汤伐桀，放于南巢。”1996年和1997年，放王岗相继发现了放王岗一号墓和北山头一号墓。放王岗一号墓主人吕柯为扬州刺史。放王岗古墓群现在也是巢湖市博物馆所在地。
月亮湾湿地公园：位于巢湖市西部的烔炀镇，是巢湖岸边众多的湿地公园之一，目前建成的起步区为300亩。
教育 > 高校

巢湖学院：是一所安徽省属本科院校。始创于1977年秋，2002年4月升格为巢湖学院。
合肥职业技术学院：是一所普通高等院校，2002年由原巢湖卫校、巢湖农校、巢湖财校合并成巢湖职业技术学院，后又并入巢湖电大、安徽省汽车技工学校、巢湖商校。2012年改为现名。
安徽长江职业学院：是一所普通高等院校，座落在巢湖黄麓科教园区。
安徽建筑大学城市建设学院：是教育部批准的本科层次全日制独立学院。学院新校区位于巢湖市黄麓科教园区。
教育 > 中专

黄麓师范学校：由爱国将领张治中于1933年创办的一所师范学校，同时设有合肥幼儿师专黄麓教学点。
教育 > 中学

巢湖市第一中学：前身是清雍正十二年（1734年）始建的“巢湖书院”，1959年被确定为安徽省重点中学，2000年11月被评为“安徽省示范高中”。
巢湖市第二中学：1947年创办至今，2004年被评定为“安徽省示范高中”。
巢湖市第三中学：位于城北凤凰山街道向阳社区，创建于1979年10月。
巢湖市第四中学：建于1971年，2005年4月被定为“安徽省示范高中”。
烔炀中学：建于1959年9月，2005年4月被评定为“安徽省示范高中”。
槐林中学：建于1958年，2009年6月成为“安徽省示范高中”。
特产

巢湖市的特产以“巢湖三珍”为代表：
巢湖银鱼
巢湖螃蟹
巢湖白米虾
此外，还有以下特产
居巢石榴
巢湖麻鸭
居巢欢团
巢湖蜂蜜
一品玉带糕
名人

另请参见“Category:巢湖人”。
友好城市

法國 多勒
埃尔皮诺

| 埃尔皮诺 El Pino |
| --- | --- |
市镇
埃尔皮诺在西班牙的位置
坐标：43°06′22″N 5°31′11″W﻿ / ﻿43.10606°N 5.51984°W﻿ / 43.10606; -5.51984
国家: 西班牙
自治区: 加利西亚自治区
省: 拉科鲁尼亚省
面积
 • 总计: 132 平方公里（51 平方英里）
人口（2001）
 • 總計: 4,868人
 • 密度: 36.9人/平方公里（95.5人/平方英里）
时区: CET（UTC+1）
 • 夏时制: CEST（UTC+2）
埃尔皮诺（西班牙语：），是西班牙加利西亚自治区拉科鲁尼亚省的一个市镇。总面积132km², 总人口4868人（2001年），人口密度37人/km²。
李用質

李用質，字文含，山東兖州府濟寧州人。明末政治人物。
生平

天启元年（1621年）辛酉科舉人，崇禎十三年（1640年）庚辰科進士，任山西襄陵縣知縣，嘗攝篆臨汾，三年奏最，擢刑部江西司主事。逆闖渡河，晋中沸擾，用質易名姓，間道還里。清軍入关，收定山東，奉檄赴部，除知淮安清河縣，入为兵科给事中，出使還朝，将據所覩聞及治襄治清利病，漸次入告，先疏濟寧钱粮遞年私派包賠之弊，得旨行撫按、總河察勘，會卒于京邸，事庋未覆，濟人惜之。乙酉、丙戌分校南北两闈，力汰浮華，務检英儁，今自綸、屏卿貳内外，濟濟在位，天下推为知人。
參考文獻

↑  《濟寧州志》
埃尔皮卡索

| 埃尔皮卡索 El Picazo |
| --- | --- |
市镇
埃尔皮卡索在西班牙的位置
坐标：39°26′48″N 2°05′20″W﻿ / ﻿39.4467°N 2.0889°W﻿ / 39.4467; -2.0889
国家: 西班牙
自治区: 卡斯蒂利亚-拉曼恰
省: 昆卡省
面积
 • 总计: 25 平方公里（10 平方英里）
人口（2001）
 • 總計: 696人
 • 密度: 27.8人/平方公里（72.1人/平方英里）
时区: CET（UTC+1）
 • 夏时制: CEST（UTC+2）
埃尔皮卡索（西班牙语：），是西班牙卡斯蒂利亚-拉曼恰昆卡省的一个市镇。总面积25平方公里，总人口696人（2001年），人口密度28人/平方公里。
腹突小粪蝇属

| 腹突小粪蝇属 |
| --- | --- |

科学分类 
界：: 动物界 Animalia
门：: 节肢动物门 Arthropoda
纲：: 昆虫纲 Insecta
目：: 雙翅目 Diptera
科：: 大附蝇科 Sphaeroceridae
属：: 腹突小粪蝇属 Paralimosina Papp, 1973

种
 见正文
異名
 Hackmaniella Papp, 1979  Nipponsina Papp, 1982
腹突小粪蝇属（学名：Paralimosina）为大跗蝇科的一个属。
下属物种

本属包括以下物种：
Paralimosina acris Roháček & Papp, 1988
Paralimosina albipes Hayashi, 1994
高山腹突小粪蝇 Paralimosina altimontana (Rohacek, 1977)
Paralimosina anaptera Papp & Roháček, 1981
Paralimosina atrimarginata Hayashi, 2008
澳洲腹突小粪蝇 Paralimosina australis Papp, 2013
Paralimosina avolans Roháček & Papp, 1983
Paralimosina beckeri (Duda, 1918)
Paralimosina biloba Hayashi, 1994
Paralimosina bracteata Roháček & Papp, 1988
Paralimosina brevis Roháček & Papp, 1988
Paralimosina cavata Hayashi, 1994
Paralimosina ceylanica (Papp, 1979)
Paralimosina choochotei Hayashi, 2008
Paralimosina confusa Hayashi, 1994
Paralimosina congoensis Papp, 2013
Paralimosina curvata Su & Liu, 2017
Paralimosina dimorpha Roháček & Papp, 1988
Paralimosina eximia Papp, 1991
Paralimosina flavifacies Papp, 2013
Paralimosina franzi Papp & Roháček, 1981
Paralimosina fucata (Rondani, 1880)
Paralimosina gigantea Roháček & Papp, 1988
Paralimosina gomerensis Papp & Roháček, 1981
Paralimosina hamata Hayashi, 2008
Paralimosina heteroneura Papp, 2013
Paralimosina icaros Roháček & Papp, 1988
印度腹突小粪蝇 Paralimosina indica Roháček & Papp, 1988
Paralimosina japonica Hayashi, 1985
Paralimosina kaszabi Papp, 1973
Paralimosina kinabalensis Hayashi, 2007
Paralimosina latigena (Roháček, 1977)
Paralimosina lobata Roháček & Papp, 1988
Paralimosina longitricha Hayashi, 2008
Paralimosina macedonica (Roháček, 1977)
Paralimosina maculipennis Hayashi, 2008
Paralimosina marshalli Roháček & Papp, 1988
Paralimosina megaloba Hayashi, 1994
Paralimosina minor Roháček & Papp, 1988
Paralimosina nigriceps Hayashi, 2011
Paralimosina pallens Hayashi, 2008
Paralimosina paraustralis Papp, 2013
Paralimosina persimilis Hayashi, 2008
Paralimosina pilefemorata Papp & Roháček, 1981
Paralimosina prominens Hayashi, 1985
Paralimosina similis Hayashi, 1994
Paralimosina sinelineata Papp, 2013
Paralimosina sinilineata Papp, 2013
Paralimosina subcribrata (Roháček, 1977)
Paralimosina submaculipennis Hayashi, 2012
Paralimosina taiwanensis Hayashi, 2011
天目山腹突小粪蝇 Paralimosina tianmushanensis Su & Liu, 2016
Paralimosina trichopyga (Richards, 1952)
Paralimosina undulata Hayashi, 2008
越南腹突小粪蝇 Paralimosina vietnamensis Hayashi, 2012
節分

金峯山寺的節分祭
節分在日本指各季節的分際，即立春、立夏、立秋、立冬的前一天，也就是各季節變化的前一天，在舊曆中，一年之始的立春被視為最重要的一天，造成在江戶時代後常特指立春的前一天。所謂立春只說太陽照射地球的角度呈現315度的日子，因此，每年的節分都不盡相同。在2018年時，節分是在2月3號。
節分祭
原由

在季節交替時，易生邪氣，如:鬼、災禍、疾病，因此，必須在這一天舉行驅逐惡靈的儀式。
演變

「節分」起源於中國古已有之的追儺習俗，「追儺」原是中國的一項驅除病魔惡鬼的儀式，於節令變換之日舉行。一年第一個儀式是立春前的迎春，然後依每個節令行事。《論語》對此也有記載。到了唐朝，朝廷在長安舉辦盛大的新年活動：“追儺大典”。約在1300年前，日本飛鳥時代，廣泛吸收中國唐朝的制度，「追儺」也就被納入日本朝廷的儀式。
到了日本平安時代，每逢節分京都中就會舉行這種儀式，祈求國家和百姓的安康。後來儀式逐漸在各地的神社、寺院中舉行。室町時代以後演變成到民間的傳統節日。日本明治年後大致參照唐制舉辦的時間與用意。
儀式

節分祭中主要的儀式為撒豆子，源於中國的撒豆驅邪除瘟之俗，漢朝的《龍魚河圖》就有記載撤豆子驅五方疫鬼，加上豆子日文發音為まめ（mame），音同魔滅。豆子是烘煎過的黃豆，首先從是內向屋外，一邊喊:「鬼は外！(鬼向外)」，接著，從室外向室內撒豆，邊喊:「福は内！(福向內)」。撒完豆子後，人們必須吃下自己實際年齡加一(虛歲)的豆子，日本人相信這個習俗保佑身體健康不生病。
節分時的料理 > 惠方卷

惠方是用海苔包起醋飯、蔬菜和雞蛋等多樣食材一起享用的一種壽司。為了不要讓緣分或福氣斷掉，惠方不會切成小塊，而是一個人享用1整條。重要的是要面向「惠方」，也就是該年度掌管福德的神明方位來享用。享用時如果開口說話，會讓運氣跑掉，因此，要邊吃邊在心中復誦願望，一直到吃完為止都不能說話。
節分時的料理 > 沙丁魚

這項習慣主要在西日本較為普遍，據說在節分時吃沙丁魚可以消除「陰氣」，燒烤時產生的煙霧，也可以驅逐走邪氣，此外，鬼怪、邪靈討厭味道強烈或是尖銳的東西，因此，有人會在燒烤過的沙丁魚頭插上柊葉，作為驅魔擺設裝飾在玄關或門口。
節分時的料理 > 蕎麥麵

在節分時吃「蕎麥麵」的理由，有許多種說法。例如:從麵條形狀延伸出「細水長流的人生」的祈願，除此之外，蕎麥這種植物經得起壞天氣的考驗，象徵人在未來一年遇到問題都能迎刃而解，蕎麥麵也有可以輕鬆地咬斷的特質，而有「斬斷厄運」的含意。
日本節分祭・節分會

中尊寺（岩手縣平泉町）- 迎接大相撲人氣力士、受到災厄之男女進行驅魔招福之祈求儀式。
相關作品

在水田版哆啦a夢第320集的531單元(2013年1月25日日本播出)
參考文獻

1 2  .   [2011-02-28]. （原始内容存档于2008-02-09）.
↑  .   [2018-06-06]. （原始内容存档于2021-02-02）.
↑  劉偉林. 天道立春. 遼河,2007,(1):69-71
↑  『年中行事事典』p491 1958年（昭和33年）5月23日初版発行 西角井正慶編 東京堂出版
↑  《龍魚河圖》:「歲暮夕四更取二七豆子,二七麻子,家人頭髮少許合麻豆著井中,咒敕井,使其家竟年不遭傷寒,辟五方疫鬼。」
↑  http://www.yummyjapan.net/setsubun-festival/%5B%5D
外部連結

Japan-guide - Setsubun （页面存档备份，存于）
Japanlinked - Setsubun （页面存档备份，存于）
Setsubun (Bean Throwing Festival) （页面存档备份，存于）
Miscellaneous Notes on Setsubun (in Japanese)
http://www.bbc.co.uk/religion/religions/shinto/holydays/harumatsuri.shtml （页面存档备份，存于）
撒豆子
惠方
米切爾·克魯格

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全名: Mitchell Krueger
國家/地區:  美国
居住地: 美國博卡拉頓
出生:  (1994-01-12) 1994年1月12日（30歲） 美國沃思堡
身高: 1.88米（6英尺2英寸）
持拍: 右手（雙手反拍）
職業獎金: $53,018
單打成績
職業戰績: 0–1 （ATP巡迴賽、大滿貫及台維斯盃賽事）
冠軍頭銜: 1 ITF
最高排名: No. 218 （2016年8月31日）
現今排名: No. 218 （2016年8月31日）
大滿貫單打成績
澳網: Q1 （2016）
法網: Q1 （2015）
美網: Q2 （2015）
雙打成績
冠軍頭銜: 3 ITF
最高排名: No. 173 （2015年4月27日）
現今排名: No. 200 （2015年5月4日）
大滿貫混雙成績
美網: 1R （2012）
最近更新日期：2015年5月10日
米切爾·克魯格（英語：，1994年1月12日—）是美國的一位網球選手。他的ATP单打排名最高紀錄是2016年8月31日的第218位。他的雙打最高排名則是2015年4月27日的第173位。克魯格參加過澳網、法網和美網的賽事。
埃勒迪洛韦特

| 埃勒迪洛韦特 Éleu-dit-Leauwette |
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 法國市镇

   徽章
埃勒迪洛韦特的位置  
埃勒迪洛韦特显示法国的地图埃勒迪洛韦特显示加来海峡省的地图
坐标：50°25′15″N 2°48′40″E﻿ / ﻿50.4208°N 2.8111°E﻿ / 50.4208; 2.8111
国家:  法國
大区:  上法蘭西大區
省:  
区: 朗斯区
面积1
 • 市镇: 1.17 平方公里（0.45 平方英里）
人口（2021年）
 • 市镇: 2,829人
 • 密度: 2,418人/平方公里（6,262人/平方英里）
时区: CET（UTC+01:00）
 • 夏时制: CEST（UTC+02:00）
邮政编码: 62300
INSEE: 62291 
省级选区: 列万县（英语：）
海拔: 31—66（102—217英尺） （平均：48.5米）
網站: https://eleuditleauwette.fr/
1法國統計部門在計算土地面積時，不計算面積大於1平方公里的湖泊、池塘、冰川和河口。 2「人口不重複計算」：擁有多重居住地的居民（如：學生和軍人）僅計算一次。
埃勒迪洛韦特（法語：，法语发音：[elø di lowɛt]；皮卡第語：）是法国上法蘭西大區加来海峡省的一个市镇，属于朗斯区。
地理

埃勒迪洛韦特（50°25'15"N, 2°48'40"E）面积1.17 平方千米，位于法国上法蘭西大區加来海峡省，该省份为法国北部沿海省份，西北濒北海，南至索姆省，东临北部省。
与埃勒迪洛韦特接壤的市镇（或旧市镇、城区）包括：阿维翁、朗斯、列萬。
埃勒迪洛韦特的时区为UTC+01:00、UTC+02:00（夏令时）。
行政

埃勒迪洛韦特的邮政编码为62300，INSEE市镇编码为62291。
政治

埃勒迪洛韦特所属的省级选区为列万县（英语：）。
人口

埃勒迪洛韦特于2021年1月1日时的人口数量为2829人。
埃勒迪洛韦特的OSM定位图
1962-2008年间埃勒迪洛韦特人口变化图示
短尾拟鲿

| 短尾拟鲿> 保护状况 |
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 未予评估（IUCN 3.1）
科学分类 
界：: 动物界 Animalia
门：: 脊索动物门 Chordata
纲：: 綱 Actinopteri
目：: 形目 Siluriformes
科：: 鱨科 Bagridae
属：: 拟鲿属 Pseudobagrus
种：: 短尾拟鲿 P. brevicaudatus
二名法
Pseudobagrus brevicaudatus (Wu, 1930)

異名
 Leiocassis brevicaudatus  Wu, 1930
短尾拟鲿（学名：）为輻鰭魚綱鯰形目鲿科拟鲿属的鱼类，其种加词“brevicaudatus”意为“短尾的”。中国特有物种。分布于长江、闽江水系等，體長可達11公分，生活習性不明。该物种的模式产地在重庆。
布耶爾克勒姆

| 布耶爾克勒姆 |
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市镇
Bjerkreim

   徽章
布耶爾克勒姆布耶爾克勒姆在挪威的位置
坐标：58°39′25″N 6°08′48″E﻿ / ﻿58.65694°N 6.14667°E﻿ / 58.65694; 6.14667
國家:  挪威
郡: 羅加蘭郡
地區: 達倫厄
區政中心: 維克索
面积
 • 总计: 650 平方公里（250 平方英里）
 • 陸地: 577 平方公里（223 平方英里）
面积排名: 全國第170位
人口（2020）
 • 總計: 2,787人
 • 排名: 全國第240位
 • 密度: 4.8人/平方公里（12人/平方英里）
 • 人口增長 （10年內）: 7.9 %
时区: 歐洲中部時間（UTC+1）
 • 夏时制: 歐洲中部夏令時間（UTC+2）
ISO 3166码: NO-1114
官方語言类别: 中立，但學校及教會使用新挪威語
網站: www.bjerkreim.kommune.no
挪威統計數據
布耶爾克勒姆（挪威語：）是挪威的一個市镇，位於羅加蘭郡，行政中心为維克索村。市镇面积为651平方公里，人口数量为2,787人（2020年），人口密度为每平方公里4.8人。
李景元

| 李景元 |
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大明总理河道工部侍郎兼都察院右佥都御史
籍貫: 直隸大名縣
字號: 號元石
出生: 生年不详 
逝世: 萬曆四十一年 
出身
 萬曆十七年己丑科同進士出身 
李景元（？—1613年），號元石，直隸大名府大名縣人。明朝政治人物。
生平

景元登萬曆十七年（1589年）己丑科進士。初为户部郎，主管京倉，司出入，歷度支，課最，由禮部郎中出为河南副使，遷陕西张掖兵備，親身督戰，以捷聞，賜白金、文綺。歷山西按察使、右布政使，進左布政使，遷山西巡撫，進右副都御史，加兵部右侍郎，内艱歸里。尋起復总理河道工部侍郎，未任而卒。
家族

祖李邦用，天性孝友，好游历山水。父李粹，善事继母。
子李延洪，舉人。
參考文獻

↑  《明神宗实录》：万历二十三年六月己未，升礼部郎中李景元为河南副使，湖广佥事俞士章为福建左参议分守漳南道，江西左参议徐学聚为山东副使，调陕西副使张我续为河南副使各提督学政。
↑  《明神宗实录》：万历二十五年七月，调河南副使李景元于陕西。
↑  《明神宗实录》：万历三十年四月辛丑，升山西按察使李景元为右布政使，广东韶州府知府王以通为湖广副使整饬武昌兵备
↑  《明神宗实录》：万历三十二年九月，升山西左布政使李景元为右佥都御史巡抚山西提督鴈门等关军务。
↑  《明神宗实录》：万历三十五年十月，升巡抚山西佥都御史李景元为右副都御史。吏部题称景元履任三年，预蓄三关本色，节省银一十万七千六百余两，招抚复业人户三千九百六十余名，赈恤灾伤田六百余顷，屡立劳绩，宜示酬嘉，故有是命。
↑  《明神宗实录》：万历三十九年十一月，阅视按臣金明時等题叙有功文武官员，兵部、内阁屡请，至是命赐王象乾银币，孙玮升兵部尚书，照旧总督，荫一子为国子监生，赏银及大红飞鱼衣，给诰命。张悌赏银币。仍起用李景元升兵部右侍郎，荫子入监，给诰命、银币。魏養蒙赏银币，给诰命。蹇达、马鸣銮、杨时宁、刘四科、连标、霍鹏各荫一子入监，与赵耀俱命礼部从予优予恤典。王国赏银币，常世爵实授都督同知，王邦俊等二十五员以下将佐各升赏有差。
↑  《明神宗实录》：万历四十一年九月，总理河道工部侍郎兼都察院右佥都御史李景元卒。景元直隶大名县人，万历十七年进士，历户礼二部郎中，升河南副使、山西按察、布政使，数有边功，升佥都御史巡抚山西，擒斩酋虏，缮修边墙，前后节省数万金，屡蒙褒赉。晋兵部侍郎，改工部侍郎，总理河道，总督军务，以守制未任卒 予祭葬如例。
↑  《大名府志·卷十二》
Hickey喜祺

| Hickey喜祺> 组合 |
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别名: Hickey、喜祺
国籍:  中华人民共和国
职业: 歌手、舞者
语言: 普通話、英語
音乐类型: 中文流行音樂
出道地点:  中国
出道日期: 2018年1月18日，​6年前​（2018-01-18）
代表作品: 《薔薇騎士》
活跃年代: 2018年至今
唱片公司: HIFIVE
经纪公司: 匠星娛樂
相关团体: THE9
现任成员
 佳歆  墨謠  可嵐  文哲  上官喜愛  安崎  弦莉 
Hickey喜祺，又名Hickey（英文名）、喜祺（中文名）是由匠星娛樂所組成的女子偶像團體，於2018年1月18日成立及正式出道。成員包括：佳歆、墨謠、可嵐、文哲、上官喜愛、安崎、弦莉。
經歷 > 出道前

2016年團員開始訓練，並於2018年1月18日出道。