Data Objects and Attribute Types Basic Statistical Descriptions of Data Data Visualization Measuring Data Similarity and Dissimilarity Summary

第五节 译码器和数据分配器 第六节 数据选择器 第七节 数据比较器

Data Preprocessing: An Overview Data Quality Major Tasks in Data Preprocessing Data Cleaning Data Integration Data Reduction Data Transformation and Data Discretization Summary

以大冶铁矿全尾砂为原材料，采用水泥为胶结材料制作全尾砂胶结充填体，采用单因素五水平设计试验，研究了全尾砂胶结充填体强度与料浆中固相质量分数、灰砂配比及龄期之间的关系，并对敏感性进行了分析.胶结充填体强度随着料浆中固相质量分数的增加遵循指数函数增长，随灰砂配比的增加呈线性增长，随龄期增加遵循指数函数的增长，其中胶结充填体强度对龄期的敏感性最高，料浆中固相质量分数次之，灰砂配比最弱.胶结充填体抗压破坏试验结果显示，充填体的破坏经历了四个阶段，分别为微裂隙闭合阶段、线弹性阶段、微裂纹扩展阶段及裂纹贯通破坏阶段

◼ Cluster Basics ◼ Clustering algorithms  Hierarchical clustering  k-means  Expectation-Maximization (EM) ◼ Cluster Validity  determining the number of clusters  clustering evaluation

从数据分析的角度看,数据挖掘可以分为描述 性挖掘和预测性挖掘 描述性挖掘:以简洁概要的方式描述数据,并提供 数据的有趣的一般性质。 预测性数据挖掘:通过分析数据建立一个或一组模 型,并试图预测新数据集的行为

中考数学考点练习：分式及其运算（含答案）

石河子大学：《实验诊断学》课程教学资源（PPT课件讲稿）白细胞分类计数

石河子大学：《实验诊断学》课程教学资源（PPT课件讲稿）血涂片的制作、白细胞分类计数

针对材料在自然土壤环境中的腐蚀预测问题,提出应用多层线性模型对材料的腐蚀规律进行研究.多层线性模型是分析具有层次结构数据的新型统计技术,对于地区间土壤腐蚀规律的差异性特点和单地区实验观测样本不足的问题,可以为不同的区域分别建立腐蚀率模型,使模型假设与实际更为吻合.以碳钢在土壤中的腐蚀数据为研究对象,建立了腐蚀率的多层线性模型.实验验证了该模型可以准确地拟合和预测碳钢在土壤的腐蚀率变化,优于指数平滑算法和差分自回归移动平均算法