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多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),A是DB中的结 构化属性(例如顾客的年龄,职业收入等), 而 items是同事务连接的项的集合(例如购 物篮中频繁项集)。每一个 t=(id,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集

聚类的样本是用度量指标的一个向量表示或 更正式的说法是用多维空间的一个点来表示。 同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有 更高的相似性。聚类方法尤其适合用来探讨 样本间的相互关联关系从而对一个样本结构 做一个初步的评价。人们能够对一维、二维 或三维的样本进行聚类分析,但是大多数现 实问题涉及到更高维的聚类

电路要求 kbencoder 数据输入 i[7..0] 低电平有效 控制输入 el 低电平有效 数据输出 a[2..0] 反函数输出：表达最高位优先编码 数据输出 b[2..0] 反函数输出：表达次高位优先编码 设计思想：

一、了解数组的意义和基本概念 二、掌握数组的定义和元素的引用 三、掌握用“冒泡法”对数值型数组进行排序的方法 四、掌握字符数组的定义、引用