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移动硬盘和闪盘是随着计算机的发展应运而 生的两种新型数据存储设备,它们可以被很 容易地外接到计算机上,接受读写操作,并 且便于携带。 光盘刻录机通过把数据写入可写或可擦写的 光盘中,从而可以很轻松地实现数据的转存 或传送

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

交叉表查询是 Access支持的另一类查询 对象。交叉表查询显示来源于表中某个字段 的总结值(合计、计算以及平均),并将它 们分组,一组列在数据表的左侧,另一组列 在数据表的上部。例如,在“零售商店管理信息 系统”数据库的“销售数据记录”表中,如果 希望得到各个销售人员的销售总金额一览表 ,就需要应用交叉表查询来实现。可以看到 ,交叉表查询运行的显示形式,是作为数据 源的表转置后形成的数据表。即,将数据源 表中的某一字段数据作为交叉表查询的字段 名,某几个字段数据作为分类汇总的依据, 某一个字段数据被汇总计算后显示在各自的 字段下

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我们接着讲高质量数据以及数据流程取决于什么。它取决于可读性，准确性，完整性， 一致性，可核实性以及时间性。我们已经讨论过它们，下面是个很好的复习。 可读性: 应该保证填写的内容清晰，每个人都能读。 准确性，完整性和一致性: 就象我们谈到的，病人编码在每次随访时都应一致；数据应 该是可核实的，信息与原始文件中的应完全一致，如果不一致要做说明

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