类图

功能强大的UML类图工具，通过插件形式集成到eclipse开发环境中，便于开发者便捷地创建和编辑UML类图。 主要特性：支持多种UML图元素可视化编辑界面代码与图形同步支持导出多种格式

GAC 工具箱包含针对大数据集优化的一系列图聚类算法。 基于结构描述符的算法：使用图结构定义簇描述符，通过最大化描述符增量确定合并顺序。可实现 zeta 函数和路径积分等描述符，并支持自定义描述符设计。 图度链接 (GDL) 算法：性能优于归一化割和频谱聚类，速度更快。 此工具箱由 Wei Zhang 维护，邮箱：wzhang009@gmail.com。

J.M. Santos 等人提出的 LEGClust 算法是一种基于分层熵子图的聚类算法，该算法已发表在 IEEE TPAMI（第 30 卷，第 1 期，2008 年，1-13 页）。MATLAB 代码可用于实现该算法。

难点分析2：利用类图设计系统，采用DAO模式进行本项目案例的设计和开发。设计步骤包括：首先，根据数据库表创建实体类；其次，创建DAO接口和实现类；接着，创建业务接口和实现类；然后，优化业务接口设计；最后，根据分析结果给出伪代码，完成设计。

JDBC类图显示了数据库访问接口的结构和关键元素，通过这些元素可以实现对数据库的有效访问和操作。

该工具检索指定目录，并使用有关每个找到的类的详细信息（包括属性、方法和超类）填充浏览器窗口。其他实用功能包括打开类定义文件、跳转到方法定义行以及在控制台中显示属性帮助。如果安装了Bioinformatics Toolbox，还可以显示Matlab类之间的继承关系树形图。

| ER图术语 | 类图术语 | 说明 ||---|---|---|| 实体集 (Entity Set) | 类 (Class) | 都表示具有相同属性和行为的对象的集合。 || 实体 (Entity) | 对象 (Object) | 都表示实体集或类的一个具体实例。 || 联系 (Relationship) | 关联 (Association) | 都表示实体集或类之间的关系。 || 联系元数 | 关联元数 | 都表示参与联系或关联的实体集或类的个数。 || 实体的基数 (Cardinality) | 重数 (Multiplicity) | 都表示一个实体在联系或关联中可以关联的另一个实体的

Gactoolbox是我们对图上凝聚聚类研究的综合总结。图聚类是一种迭代合并小集群的算法，通常用于层次聚类，简单且有效。传统的聚类算法如平均链接和DBSCAN在多个领域广泛应用，但并非为图上聚类而设计。该工具箱实现了多种算法，特别适用于直接图的凝聚聚类。您可以根据需要设计新的描述符并开发新算法。

对象数据库系统已经成为表达类图和关联的重要工具。ER图和UML类图的类名、属性和方法可以通过对象数据库系统进行有效重复度管理。例如，University包含了uno、uname、city等属性，还包括num_staff等关联信息。Person对象包含了name和age属性，Faculty对象则包含了fno和salary属性，以及num_teach关联。CourseText类包含了cname和textname属性。President、Staff、Teach和Edit等对象通过对象数据库系统进行关联管理。

统计分析管理子系统类图是使用 UML（统一建模语言）绘制的，UML 是一种标准化的建模语言，用于可视化和描述系统设计。通过使用 UML，可以清楚地表示系统的组成部分、它们的交互以及系统如何运作。