一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术

本章主要内容 一、作用域与可见性 二、对象的生存期 三、数据与函数 四、静态成员 五、共享数据的保护 六、友元 七、编译预处理命令 八、多文件结构和工程

一、作用域与可见性 二、对象的生存期 三、数据与函数 四、静态成员 五、共享数据的保护 六、友元 七、编译预处理命令

⚫ 作用域与可见性 ⚫ 对象的生存期 ⚫ 数据与函数 ⚫ 静态成员 ⚫ 友元 ⚫ 共享数据的保护 ⚫ 编译预处理命令 ⚫ 多文件结构和工程

KDD*模型是基于双库协同机制的知识发现新模型,是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支.为了进一步提高KDD*的智能性,设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统.利用多智能体技术,实现了数据预处理、数据挖掘、知识的自动获取、基础数据库与知识库的同步进化与协调、知识的评价与表示等功能

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