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

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

其一是数据库数据的安全:它应能确保 当数据库系统崩溃时,当数据库数据存 储媒体被破坏时以及当数据库用户误操 作时,数据库数据信息不至于丢失。 其二是数据库系统不被非法用户侵入, 它应尽可能地堵住潜在的各种漏洞,防 止非法用户利用它们侵入数据库系统

本章内容：.NET数据提供程序概述，数据库的连接字符串，连接数据库的Connection对象，执行数据库命令的Command对象，读取数据的DataReader对象，数据读取器的DataAdapter对象。 本章重点：Connection对象，Command对象，DataReader对象

第9章DDB与WWW数据库和移动数据库 1.WW数据库系统的产生及其运行环境 2.WW数据库系统的体系结构 3.WW数据库 4.移动计算环境和移动数据系统参考模型 5.移动数据库中的数据管理 6.移动数据库系统实现技术和应用研究

一、什么是数据库设计 数据库设计是指对于一个给定的应用环境, 构造最优的数据库模式,建立数据库及其应 用系统,使之能够有效地存储数据,满足各 种用户的应用需求(信息要求和处理要求) 在数据库领域内,常常把使用数据库的各类 系统统称为数据库应用系统

6.5 数据库的物理设计 6.5.1 数据库的物理设计的内容和方法 6.5.2 关系模式存取方法选择 6.5.3 确定数据库的存储结构 6.5.4 评价物理结构 6.6 数据库的实施 6.7 数据库运行与维护 6.8 小结

❑空间数据结构 ⚫ 矢量数据结构 ⚫ 栅格数据结构 ❑矢量、栅格结构对比 ❑空间数据库特点 ❑传统数据库模型及特点 ⚫ 层次数据模型 ⚫ 网络数据模型 ⚫ 关系数据模型 ❑现行空间数据库管理方案 ⚫ 混合数据管理模式 ⚫ 扩展数据管理模式 ⚫ 统一数据管理模式 空间数据组织与管理

数据库运行过程中,有一系列工作要作:我们希望没有授权的用户不能操纵数据库,此为的安全性;我们希望被授权的用户在出现更新错误时能保持数据的完整性,此为数据库的完整性控制;我们希望了解数据库的整体情况可以查询系统目录;我们希望数据库遇到故障时把损失降低到最小程度,此为数据库恢复。 2.2.1安全性 2.2.2完整性约束 2.2.3系统目录 2.2.4数据库恢复

 空间数据采集的主要任务  GIS的数据内容  GIS的数据来源  现行主要数据采集方法 ❑ 定位设备 ❑ 数字化设备 ❑ 数据交换 ❑ 其它  空间数据编辑与处理的主要内容  如何选择空间数据及其输入方式？