提出基于集合差异度的聚类算法.算法通过定义的集合差异度和集合精简表示,直接进行一个集合内所有对象总体差异程度的计算,而不必计算两两对象间的距离,并且在不影响计算精确度的情况下对分类属性高维数据进行高度压缩,只需一次数据扫描即得到聚类结果.算法计算时间复杂度接近线性.实例表明该算法是有效的

6.4 逻辑结构设计 6.4.1 E-R图向关系模型的转换 6.4.2 向特定DBMS规定的模型进行转换 6.4.3 数据模型的优化 6.4.4 设计用户子模式

一、调查法的优点 二、三种可供选择的数据收集方法 三、数据收集方式 四、考虑选择调查方法的因素

一、数据类型 二、 基本数据类型

文件概念 文件：是保存在外存储器上的一组数据的有 序集合。 文件的特点是： （1）数据长久保存 （2）数据长度不定

第二章线性表 一.名词解释 1.线性结构 2.数据结构的顺序实现 3.顺序表 4.链表 5.数据结构的链接实现

一、数据类型 二、基本数据类型 三、整型int 四、实型（浮点型）float double

第一章参考答案 一、名词解释(略) 二、填空题 1、数据表示数据处理 2、机内表示 3、逻辑结构逻辑结构上的基本运算存储结构和运算评价和选择

随机变量分布的类型已知, 需要由观测数据确定 该分布的参数 由观测数据确定随机变量概率分布类型, 并在此 基础上确定其参数 由已有的观测数据难以确定该随机变量的理论分 布形式, 则定义一个实验分布

东北大学2000年数据结构试题 (20分) 简要回答下列问题 注意:请将答案写在答题纸上,并注明题号) ①(3分)