在数据库应用系统中,一个数据库中常常包含 若干个数据表,用以存放不同类别的数据集合。 而这些数据集合存放于同一个数据库中,是由 于它们之间存在着相互联接的关系。这种数据 集合间的相互联接称之为关联。在关系数据库 的实现中,主要存在两种关联:一对一的关联 和一对多的关联

现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇，难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中，基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度，结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素，使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度，以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法，维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量

1.1.1 数据库的地位 1.1.2 四个基本概念 1.1.3 数据管理技术的产生与发展 1.2.1 数据模型的组成要素 1.2.2 概念模型 1.2.3 常用数据模型 1.2.4 层次模型 1.2.5 网状模型 1.2.6 关系模型

本文从冶金热力学数据库应用系统如何在M-150计算机上实现的角度,介绍它的机器环境和系统构成。它由四部分构成:1.数据库:存贮有399种二元系合金和2211种化合物(或元素)的热力学数据。2.数据管理系统:主要完成对数据库中所有数据检索、修改、插入、删除等任务。3.应用程序库:由七个复杂的计算程序组成,完成化学平衡体系的热力学性质的计算。4.监控系统:协调整个系统,使之正常工作

4.1 概述. 1 4.1.1 什么是聚类分析.1 4.1.2 基本聚类方法概述.2 4.1.3 文本聚类.3 4.2 数据间的相似性度量. 4 4.2.1 数据对象间的距离.4 4.2.2 数据对象间的相似系数.5 4.2.3 数据类间的距离.5 4.2.4 数据标准化.7 4.3 基本聚类方法. 7 4.3.1 k-均值聚类方法 .7 4.3.2 层次聚类方法.8 4.3.3 聚类要注意的问题.10 4.4 基于密度的聚类（待更新）. 10 4.5 聚类结果的评估. 10 4.5.1 基于用户验证的评估方法.11 4.5.2 基于真实数据的聚类结果评估.11 4.6 聚类分析的案例与软件操作. 11 4.6.1 K-MEANS 聚类案例(SPSS Modeler).11 4.6.2 K-MEANS 聚类案例(R 语言) .15 4.6.3 层次聚类案例（SPSS）.20 4.6.4 层次聚类案例（R 语言）.23

文件(file)一般指:存储在外部介质上数据的集合。数据是 以文件的形式存放在外部介质(如磁盘)上的，操作系统是 以文件为单位对数据进行管理的,也就是说,如果想找存在外 部介质上的数据,必须先按文件名找到所指定的文件,然后再 从该文件中读取数据。要向外部介质上存储数据也必须先 建立一个文件(以文件名标识),才能向它输出数据

前面已经讲述了关系数据库、关系模型的基本概念以 及关系数据库的标准语言。 如何使用关系模型设计关系数据库，也就是面对一个 现实问题，如何选择一个比较好的关系模式的集合， 每个关系又应该由哪些属性组成。这属于数据库设计 的问题，确切地讲是数据库逻辑设计的问题，有关数 据库设计的全过程将在第6章详细讨论

12.1 面板数据定义 12.2 面板数据模型分类 12.3 面板数据模型的估计方法 12.4 面板数据模型的设定与检验 12.5 面板数据建模案例分析 12.6 面板数据建模的 EViews 操作

数据库设计是指根据用户需求研制数据库结构 的过程，具体地说，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，使之能有效的存储数据，满足用 户的信息要求和处理要求

迄今为止，我们已详细介绍了基本数据类型如整 型、实型、字符型等，也介绍了一种构造类型的数 据—数组，数组中的各元素是属于同一个类型的。 但在处理实际问题时，经常会遇到复杂的数据，只 有这些数据类型是不够的，还需要将不同类型的数 据组合成一个有机的整体，以便于引用。为了能把 这些有一定逻辑联系的数据组成一个整体，C++语 言提供了一种结构体数据类型本章主要介绍由不同 类型数据组成的构造类型的数据，包括结构体类型 共用体类型和枚举类