◼ Cluster Analysis: Basic Concepts ◼ Partitioning Methods ◼ Hierarchical Methods ◼ Density-Based Methods ◼ Grid-Based Methods ◼ Evaluation of Clustering ◼ Summary

在传统的Web网站中，网页的布局往往由网页制作人员安排并很少变化。为了更好的为网络用户提供服务，提出通过对Web日志的数据清洗，识别出每个用户在一个会话期内访问的页面，依据网页内容在逻辑上的关系和用户经常访问的页面，得到用户对网页内容的兴趣度矩阵及各子项目的兴趣度矩阵。对网络用户根据兴趣度矩阵进行层次化的分类，得到每个用户所属的类别。当用户访问网站时，根据该用户所属的类别进行网页布局的自动调整，让用户能够方便、快捷地访问到自己感兴趣的页面。这样能够给每个用户提供更加个性化、柔软的服务，增加了网站的服务效果和用户对于网站的信赖，避免用户迷失在海量数据中

一、检验工作程序 1. 取样：应科学、真实和有代表性，要求均匀、合理 2. 性状——包括外观、色泽、物理常数等 3. 鉴别——判断药物的真伪 4. 检查——判断药物的纯度，采用限度试验。检查项下包括：杂质检查、有效性、均一性和安全性试验 5. 含量测定——判断有效成分含量是否符合规定 6. 原始记录——必须完整、真实、具体，其是原始档案，应与检验工作同步进行 7. 检验报告——要求依据准确、数据无误、结论明确 二、误差与偏差 1. 误差——测定值与真实值的偏离称为误差（有绝对误差和相对误差、系统误差和偶然误差之分） 2. 偏差——一组测量值之间彼此符合程度称为偏差，常用SD、RSD表示 3. 降低误差的方法——选择合适的分析方法、校准仪器、增加平行试验、减少测量误差。做对照试验和空白试验 三、有效数字 1. 有效数字表示方法、有效位数确定 2. 修约规则（四舍六入五成双）与运算法则

第一节 数据的预处理 第二节 统计分组和次数分布 第二节 统计表和统计图

◼ Pattern Mining: A Road Map ◼ Pattern Mining in Multi-Level, Multi-Dimensional Space ◼ Constraint-Based Frequent Pattern Mining ◼ Mining High-Dimensional Data and Colossal Patterns ◼ Mining Compressed or Approximate Patterns ◼ Pattern Exploration and Application ◼ Summary

◼ Basic Concepts ◼ Frequent Itemset Mining Methods ◼ Which Patterns Are Interesting?—Pattern Evaluation Methods ◼ Summary

线性表抽象数据类型 顺序表 单链表 循环单链表 循环双向链表 静态链表 设计举例

◼ Data Warehouse: Basic Concepts ◼ Data Warehouse Modeling: Data Cube and OLAP ◼ Data Warehouse Design and Usage ◼ Data Warehouse Implementation ◼ Data Generalization by Attribute-Oriented Induction ◼ Summary

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

3.1 分析化学中的误差 3.2 有效数字及其运算规则 3.3 分析化学中的数据处理 3.4 显著性检验 3.5 可疑值取舍 3.6 回归分析法 3.7 提高分析结果准确度的方法