数据库技术算法有哪些，数据架构中常用的运算方法有哪些

来源：整理时间：2024-07-08 09:39:13 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，数据架构中常用的运算方法有哪些
2，常用的数据压缩算法有哪些
3，数据库应用中编程方法有哪三种
4，数据库应用中有哪些编程方法
5，数据挖掘算法的算法分类

1，数据架构中常用的运算方法有哪些

SQL Server 是 Microsoft(微软) 的数据产品，它的易用性强！ Oracle 是 Oracle(甲骨文)公司的数据产品！号称世界上最好的数据系统！ DB2 是IBM公司的产品，在全球500强的企业中有80%是用DB2作为数据库平台的

任务占坑

数据架构中常用的运算方法有哪些

2，常用的数据压缩算法有哪些

基本的分为两大类：有损和无损。有损压缩：主要是一些量化算法，比如a率，u率，lloyds最优量化。无损压缩：主要是一些编码算法，比如子带编码，差分编码，哈夫曼编码等。另外时频变换虽然没压缩效果，但是是很好的压缩工具，比如fft，dct等。最后就是压缩感知稀疏重建等。

囧rz、我也是上网来找答案的后来在《多媒体技术应用教程》内书的第96页第二自然段找到了。数据冗余类型和数据压缩算法是对应的。一般根据不同的冗余类型采用不同的编码形式，随后是采用特定的技术手段和软硬件，以实现数据压缩。然后你自己结合上下文什么的总结一下就o了，你懂得。举例什么的请瞎编。

常用的数据压缩算法有哪些

3，数据库应用中编程方法有哪三种

WDAC—主要包括ADO、ODBC和OLEDB—无须安装，基于Windows平台，不随着SQL Server变化而变化—对于SQL Server的一些新功能支持有所欠缺—包含70多个DLLSNAC—只有一个DLL文件，同时包含ODBC和OLEDB功能—需要安装，会随着SQL Server版本升级而推出新的版本ADO.NET— net framework平台上对数据库编程访问—借鉴了ADO的概念，但具体实现跟ADO是不一样的

。。。我不明白这是什么意思。。数据库软件吗？？一种编程语言？？语言是什么哇，数据库软件怎么办？？您的数据。。使用学习学习或中小企业。。 mysql现在，易于使用的功能强大的夸平台。。安装包小，大量的数据，我使用mysql 所有数据库oracle 如果设置几乎可以远程登录。。在家里就可以登录。 sql server不能安装在linux下。。所以，我在别人的电脑上打了几个小时。。感觉界面操作是傻瓜啊。。但有时你必须使用命令接口的用处不是很大，其他db2用eclipse，myeclipse中，如果没有接触到 ide的java编程语言是什么？？ c + +蚀。。意志的java和c + +其他不知道。。

数据库应用中编程方法有哪三种

4，数据库应用中有哪些编程方法

SQL里面的自定义函数, 存储过程或者编写DLL, 在SQL里面注册并调用, 有些时候会比自定义的运行还快

sql

我不明白这是什么意思。。数据库软件吗？？一种编程语言？？语言是什么哇，数据库软件怎么办？？您的数据。。使用学习学习或中小企业。。 MySQL现在，易于使用的功能强大的夸平台。。安装包小，大量的数据，我使用mysql 所有数据库Oracle 如果设置几乎可以远程登录。。在家里就可以登录。 SQL Server不能安装在linux下。。所以，我在别人的电脑上打了几个小时。。感觉界面操作是傻瓜啊。。但有时你必须使用命令接口的用处不是很大，其他DB2用eclipse，myeclipse中，如果没有接触到 IDE的Java编程语言是什么？？ C + +蚀。。意志的java和c + +其他不知道。

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5，数据挖掘算法的算法分类

C4.5就是一个决策树算法，它是决策树（决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式，其实是一个倒树）核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5比ID3改进的地方时：ID3选择属性用的是子树的信息增益（这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy）（熵是一种不纯度度量准则）），也就是熵的变化值，而C4.5用的是信息增益率。也就是多了个率嘛。一般来说率就是用来取平衡用的，就像方差起的作用差不多，比如有两个跑步的人，一个起点是100m/s的人、其1s后为110m/s；另一个人起速是1m/s、其1s后为11m/s。如果仅算差值那么两个就是一样的了；但如果使用速度增加率（加速度）来衡量，2个人差距就很大了。在这里，其克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。在树构造过程中进行剪枝，我在构造决策树的时候好讨厌那些挂着几个元素的节点。对于这种节点，干脆不考虑最好，不然很容易导致overfitting。对非离散数据都能处理，这个其实就是一个个式，看对于连续型的值在哪里分裂好。也就是把连续性的数据转化为离散的值进行处理。能够对不完整数据进行处理，这个重要也重要，其实也没那么重要，缺失数据采用一些方法补上去就是了。 (朴素贝叶斯NB)NB认为各个特征是独立的，谁也不关谁的事。所以一个样本（特征值的集合，比如“数据结构”出现2次，“文件”出现1次），可以通过对其所有出现特征在给定类别的概率相乘。比如“数据结构”出现在类1的概率为0.5，“文件”出现在类1的概率为0.3，则可认为其属于类1的概率为0.5*0.5*0.3。 (支持向量机SVM)SVM就是想找一个分类得最”好”的分类线/分类面（最近的一些两类样本到这个”线”的距离最远）。这个没具体实现过，上次听课，那位老师自称自己实现了SVM，敬佩其钻研精神。常用的工具包是LibSVM、SVMLight、MySVM。 (Mining frequent patterns without candidate generation)这个也不太清楚。FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)使用了一种紧缩的数据结构来存储查找频繁项集所需要的全部信息。采用算法：将提供频繁项集的数据库压缩到一棵FP-tree来保留项集关联信息，然后将压缩后的数据库分成一组条件数据库（一种特殊类型的投影数据库），每个条件数据库关联一个频繁项集。 K-Means是一种最经典也是使用最广泛的聚类方法，时至今日扔然有很多基于其的改进模型提出。K-Means的思想很简单，对于一个聚类任务（你需要指明聚成几个类，当然按照自然想法来说不应该需要指明类数，这个问题也是当前聚类任务的一个值得研究的课题），首先随机选择K个簇中心，然后反复计算下面的过程直到所有簇中心不改变（簇集合不改变）为止：步骤1：对于每个对象，计算其与每个簇中心的相似度，把其归入与其最相似的那个簇中。步骤2：更新簇中心，新的簇中心通过计算所有属于该簇的对象的平均值得到。k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 BIRCH也是一种聚类算法，其全称是Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies。BIRCH也是只是看了理论没具体实现过。是一个综合的层次聚类特征(Clustering Feature, CF)和聚类特征树(CF Tree)两个概念，用于概括聚类描述。聚类特征树概括了聚类的有用信息，并且占用空间较元数据集合小得多，可以存放在内存中，从而可以提高算法在大型数据集合上的聚类速度及可伸缩性。BIRCH算法包括以下两个阶段：1）扫描数据库，建立动态的一棵存放在内存的CF Tree。如果内存不够，则增大阈值，在原树基础上构造一棵较小的树。2）对叶节点进一步利用一个全局性的聚类算法，改进聚类质量。由于CF Tree的叶节点代表的聚类可能不是自然的聚类结果，原因是给定的阈值限制了簇的大小，并且数据的输入顺序也会影响到聚类结果。因此需要对叶节点进一步利用一个全局性的聚类算法，改进聚类质量。 AdaBoost做分类的一般知道，它是一种boosting方法。这个不能说是一种算法，应该是一种方法，因为它可以建立在任何一种分类算法上，可以是决策树，NB，SVM等。Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据，并将关键放在关键的训练数据上面。 GSP，全称为Generalized Sequential Pattern(广义序贯模式)，是一种序列挖掘算法。对于序列挖掘没有仔细看过，应该是基于关联规则的吧！网上是这样说的：GSP类似于Apriori算法，采用冗余候选模式的剪除策略和特殊的数据结构-----哈希树来实现候选模式的快速访存。GSP算法描述:1）扫描序列数据库，得到长度为1的序列模式L1，作为初始的种子集。2）根据长度为i 的种子集Li ，通过连接操作和修剪操作生成长度为i+1的候选序列模式Ci+1；然后扫描序列数据库，计算每个候选序列模式的支持度，产生长度为i+1的序列模式Li+1，并将Li+1作为新的种子集。3）重复第二步，直到没有新的序列模式或新的候选序列模式产生为止。产生候选序列模式主要分两步：连接阶段：如果去掉序列模式s1的第一个项目与去掉序列模式s2的最后一个项目所得到的序列相同，则可以将s1与s2进行连接，即将s2的最后一个项目添加到s1中。修切阶段：若某候选序列模式的某个子序列不是序列模式，则此候选序列模式不可能是序列模式，将它从候选序列模式中删除。候选序列模式的支持度计算：对于给定的候选序列模式集合C，扫描序列数据库，对于其中的每一条序列s,找出集合C中被s所包含的所有候选序列模式，并增加其支持度计数。又是一个类似Apriori的序列挖掘。其中经典十大算法为：C4.5，K-Means，SVM，Apriori，EM，PageRank，AdaBoost，KNN，NB和CART。

数据挖掘的核心是为数据建立模型的过程。所有的数据挖掘产品都有这个建模过程，不同的是它们构造模型的方式互不相同。进行数据挖掘时可采用许多不同的算法。决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。常用的算法有chaid、cart、id3和c4.5。决策树方法很直观，这是它的最大优点，缺点是随着数据复杂性的提高，分支数增多，管理起来很困难。angoss公司的knowedgeseeker产品采用了混合算法的决策树。神经网络近来越来越受到人们的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。神经网络常用于两类问题：分类和回归。它的最大优点是它能精确地对复杂问题进行预测。神经网络的缺点是网络模型是个黑盒子，预测值难于理解；神经网络有过拟合的现象。ibm、sas、spss、hnc、angoss等公司是这个产品的供应者。遗传算法是一种基于进化过程的组合优化方法。它的基本思想是随着时间的更替，只有最适合的物种才得以进化。遗传算法能够解决其它技术难以解决的问题，然而，它也是一种最难于理解和最开放的方法。遗传算法通常与神经网络结合使用。采用上述技术的某些专门的分析工具已经发展了大约十年的历史，不过这些工具所面对的数据量通常较小。而现在这些技术已经被直接集成到许多大型的工业标准的数据仓库和联机分析系统中去了。