针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高

6.1数据编辑 6.2几何纠正 6.3投影变换 6.4数据结构转换 6.5图幅拼接 6.6数据压缩

一、数据编码类型及方法 二、基带传输及数据通信中的主要技术指标 三、频带传输与调制解调器原理 四、多路复用

2.1 此为数据库，非彼大数据 2.2 数据库技术重要的历史发展阶段 2.3 关系模型的直观认知 2.4 关系模型的预备知识 2.5 关系数据库的基本原理 2.6 关系数据库体系的优化设计 2.7 本章小结

5.1 应急响应 5.2 数据容错、数据容灾和数据备份 5.3 数字证据获取

一、数据表示、数据结构、数据类型 二、数据的机器码表示 三、数值型数据的格式 四、非数值型数据的表示 五、校验码

2.1 数据类型. 2 2.1.1 离散型数据.2 2.1.2 连续型数据.2 2.2 数据预处理. 2 2.2.1 数据预处理的原因.2 2.2.2 数据预处理的主要步骤.3 2.3 数据清理. 5 2.3.1 空缺值.5 2.3.2 噪声数据.5 2.4 数据集成. 7 2.4.1 实体识别问题.7 2.4.2 数据冗余.7 2.4.3 元组重复.8 2.5 数据归约. 8 2.5.1 数据立方体聚集.9 2.5.2 维归约.10 2.5.3 数量归约.11 2.5.4 数据压缩.12 2.6 数据变换. 12 2.6.1 数据规范化.12 2.6.2 数据离散化与概念分层.13 2.7 数据预处理的软件操作（SPSS Modeler）. 16 2.7.1 数据类型.16 2.7.2 数据清理.17 （1）缺失值与无效值.17 （2）孤立值和极值.22 2.7.3 数据集成.25 （1）纵向追加.25 （2）横向合并.26 （3）元组重复.28 2.7.4 数据归约.29 （1）抽样.29 （2）分箱.32 （3）特征选择.36 （4）因子分析.37 2.7.5 数据变换.40

在现代计算机的应用领域中,数据处理是一个重要方面 。数据处理是对各种类型的大批量的数据进行收集、 存储、排序、检索、计算、修改、输出等分析和加工 处理的过程。例如,用计算机进行企业管理、财务工 资管理、仓库物资管理、情报检索、统计报表等都涉 及到数据存放到外存储器上。有时,为了长期保存原 始数据和加工处理过的数据,也需要将这些数据以文 件的形式存放在外存上。学完本章读者应能掌握文件 的概念、逻辑特性、物理结构和基本操作

在现代计算机的应用领域中,数据处理是一个重要方面 。数据处理是对各种类型的大批量的数据进行收集、 存储、排序、检索、计算、修改、输出等分析和加工 处理的过程。例如,用计算机进行企业管理、财务工 资管理、仓库物资管理、情报检索、统计报表等都涉 及到数据存放到外存储器上。有时,为了长期保存原 始数据和加工处理过的数据,也需要将这些数据以文 件的形式存放在外存上。学完本章读者应能掌握文件 的概念、逻辑特性、物理结构和基本操作

• 4.1 计算机安全性概论 • 4.2 数据库安全性控制 • 4.3 视图机制 • 4.4 审计(Audit) • 4.5 数据加密 • 4.6 统计数据库安全性