◼ 3.1 数据的预处理 ◼ 3.2 品质数据的整理与显示 ◼ 3.3 数值型数据的整理与显示 ◼ 3.4 合理使用图表

1. 掌握调查问卷的设计及制作。 2. 掌握调查数据的获取方法及数据的前期分析和预处理方法。 3. 面对获取统计数据，学会选择合适的方法，继而进行数据的描述性分析和推断性分析

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

针对间断连接无线网络中节点负载不均衡和能量资源受限的问题,提出了一种能量有效的数据转发策略.该策略根据网络运行的历史相遇信息,充分考虑网络特性,以分布式方式估计节点的活跃度、剩余能量和数据转发率,准确地估计节点效用值,感知网络节点的服务能力,以帕累托最优作为自适应选择最佳下一跳中继节点的理论依据,执行数据转发操作,有效地解决了由于节点自私性所导致的网络性能下降.数值结果表明,与其他能量管理机制相比,所提出的机制能够均衡网络节点负载,有效解决网络\热点\问题,延长网络生存时间,使投递率、时延等系统性能都得到大幅度提升

 使用点对点信道的数据链路层  点对点协议（PPP）  使用广播信道的数据链路层（CSMA/CD）  使用广播信道的以太网  扩展的以太网  高速以太网

 使用点对点信道的数据链路层  点对点协议（PPP）  使用广播信道的数据链路层（CSMA/CD）  使用广播信道的以太网  扩展的以太网  高速以太网

一、3.1 (用sprintf显示结果，并将结果存储到文 件gold.mat中) 二、使用 help 命令了解strmatch函数和strrep函数的具体用法并各举一例 三、重点和要点：熟练掌握各类数据类型和运算，字符串和数据的显示方法以及数据文件的输入和输出，熟悉涉及到的函数 四、注意：本章内容书上不全，请做好笔记考核方式：书面考核和上机考核

介绍了日本TVS-2200红外热像仪的基本原理,并对其特定的图像数据格式进行了分析、破译,使被测物体的温度分布图像能直接显示在计算机屏幕上,同时获得了由图像温度场变换成的数据温度场,由此可以进行大量的数据处理并获得评价指标

随着软件应用领域的急剧扩大,已从传统的科学计算 和事务处理扩展到了诸如人工智能、计算机辅助设计 和辅助制造等等很多方面,所需处理的数据也已从简 单的数字和字符串发展为多种格式的多媒体数据,如 数字、文本、图形、声音和影像等。数据量和数据类 型的空前激增导致了许多程序的规模和复杂性难以承 受

1.1图灵机 1.2位的存储 1.3存储器 1.4数据在计算机中的表示 1.5数据压缩 1.6数据传输误码及对策