数据挖掘过程简析连接与剪枝

MySQL与Oracle在一些函数语法的应用上存在一些明显的差异，对这些差异进行了简要总结。如果您需要参考，欢迎下载。如有不足之处，敬请谅解！

DotNetCharting 是一款功能强大的 .NET 图表控件，以其对中文的出色支持、便捷的操作和快速的开发速度而闻名。该控件提供适用于 WebForm 和 WinForm 的版本，并兼容 .net1.1 和 2.0。 DotNetCharting 使用方法： 将 bindotnetCHARTING.dll 添加到工具箱，并添加引用。 将控件拖放到网页上，并添加 using dotnetCHARTING; 引用。 编写封装类以便在程序中调用 DotNetCharting 的操作。

SGA作为实例的重要组成部分，包含共享池、数据缓冲区、重做日志缓冲区等核心结构，还涵盖了其他如统计数据。此外，SGA的可选内存结构包括Streams Pool、大池和Java池。PGA则是会话级别的重要组成部分。

2. 数据挖掘的过程 2.1 确定业务对象 清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最终结构可能不可预测，但要探索的问题应具备预见性。若为了数据挖掘而进行数据挖掘，则容易陷入盲目性，进而影响成功的可能。 2.2 数据准备 数据选择：搜索所有与业务对象相关的内部和外部数据信息，并从中选择出用于数据挖掘应用的数据。 数据预处理：分析数据的质量，为后续分析做好准备，并确定即将进行的挖掘操作类型。

《数据挖掘》是浙江大学计算机专业的核心本科课程，由著名学者蔡登教授主讲。课程涵盖数据挖掘的基本概念、方法和应用，着重于理论与实践的结合。课件内容循序渐进，从基础的数据预处理到高级的机器学习模型，提供丰富的实例和详尽的解释，使学生能够掌握数据挖掘的实战技能。 主要内容： 数据挖掘概述：了解数据挖掘的定义与应用场景。 数据预处理技术：数据清洗、归一化、降维等方法。 分类与回归分析：常用算法如决策树、支持向量机等的详细讲解。 聚类与关联分析：聚类技术与关联规则的应用实例。 文本与序列数据挖掘：特定数据类型的挖掘方法。 本课程将理论和实践相结合，使学生能够从多个角度深入理解数据挖掘技术，并掌握实际操作技能。

Java数据库连接与存储过程调用详解 ####一、概述数据库应用开发中，存储过程是关键的编程元素，它能够封装SQL语句并作为独立单元执行，提升代码复用性和性能。JDBC（Java Database Connectivity）是Java语言的数据库交互标准API，提供了调用存储过程的标准方式。详细介绍了如何通过JDBC调用Oracle数据库中的存储过程，并分析了示例代码的关键部分。 ####二、创建存储过程示例中，首先在Oracle数据库中创建表TEST和存储过程P_TEST1。 ##### 1.创建表TEST sql CREATE TABLE TEST (ID NUMBER, NAME VARCHAR2(30));此命令创建了一个名为TEST的表，包含ID（数值类型）和NAME（字符串类型）字段。 ##### 2.创建对象类型T_TEST1 sql CREATE OR REPLACE TYPE T_TEST1 AS OBJECT (ID NUMBER, NAME VARCHAR2(30));定义了名为T_TEST1的对象类型，包含ID和NAME属性。 ##### 3.创建存储过程P_TEST1 sql CREATE OR REPLACE PROCEDURE P_TEST1 (P_IN T_TEST1) AS BEGIN INSERT INTO TEST VALUES (P_IN.ID, P_IN.NAME); COMMIT; END;该存储过程接受T_TEST1类型参数P_IN，将其ID和NAME值插入TEST表。在存储过程中使用COMMIT语句即时提交事务，确保数据持久化。 ####三、JDBC调用存储过程接下来，演示如何通过JDBC调用上述存储过程。 ##### 1.配置Oracle数据源java OracleDataSource ods = new OracleDataSource(); ods.setDriverType("thin"); ods.setServerName("172.25.6.201"); ods.setPortNumber(1521); ods.setDatabaseName("ORCL"); ods.setUser("username"); ods.setPassword("password");配置Oracle数据源，设置驱动类型、服务器地址、端口号、数据库名称、用户名和密码。

本PDF文件详细解析了使用SPSS Modeler进行数据挖掘的步骤，指导用户从数据导入到模型创建和评估的完整流程。

用户在登陆界面输入用户名和密码后，点击登录按钮。系统会验证用户输入的用户名和密码的正确性，如果正确则进入登录成功页面，否则登录失败。

规则2和规则4展现出100%的精度，表明它们在训练数据上具有极高的准确性。然而，在决策树算法中，追求过高的训练精度可能导致过拟合现象，即模型对训练数据过度适应，而对未知数据的预测能力下降。为了解决这个问题，后剪枝法是一种有效的策略。 以规则修剪为例，我们可以分析不同剪枝策略对模型性能的影响。下表列出了不同剪枝方案的精度变化： | 剪枝方案 | 分类正确的数目 | 分类错误的数目 | 精度 ||---|---|---|---|| 去掉A | 5 | 3 | 5/8 || 去掉B | 3 | 4 | 3/7 || 去掉C | 3 | 2 | 3/5 || 去掉AB | 4 | 0 | 4/4 || 去掉BC | 3 | 0 | 3/3 || 去掉AC | 4 | 1 | 4/5 | 通过比较不同方案的精度，可以选择最优的剪枝策略，例如，去掉AB或BC都使得规则的精度达到了100%。