层次结构数据挖掘

利用概念层次结构挖掘 XML 数据 该研究探讨了如何利用概念层次树来有效地挖掘 XML 数据。XML 数据本身具有层次结构，而概念层次树可以进一步组织和抽象这些数据，从而实现更深入、更精准的数据挖掘。

通过分析概念层次树中的数据，发现隐藏的模式和知识。

Spring的数据访问异常层次结构（DataAccessException）是Spring框架中DAO模块的一部分，专门用于处理数据访问层中的各种错误。这一异常层次结构细致而周密，包含多种异常类型，每种异常都对应着不同的错误情景。例如，CleanupFailureDataAccessException处理释放数据库资源时的异常，而DataIntegrityViolationException则处理插入或更新数据时违反完整性的情况。Spring的DataAccessException是RuntimeException的子类，开发者无需显式捕获和处理，但通过getCause()方法可以获取导致异常的原始异常，为错误处理提供了便利。

Oracle利用数据字典管理和展示数据库信息，这些信息至关重要。理解这部分内容对于加强我们的Oracle学习至关重要。深入探讨了Oracle数据字典的层次结构及其关系，同时指导如何通过数据库本身来学习和研究数据。Oracle的数据字典可以大致分为三个层次。

乔·切尔科的 SQL 树和层次结构指南

层次聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，它通过将数据点逐步合并成越来越大的簇来构建层次结构。该算法不需要预先指定簇的数量，而是根据数据点之间的相似性逐步构建层次树状图。

基于概念层次树的数据挖掘算法广泛应用于大规模数据挖掘，通过对已有数值型数据概念提升算法的改进，提出新的算法。通过数据测试比较了新旧算法的性能，并提供了应用实例。

层次数据库模型的存储方式 在层次数据模型中，数据以树状结构进行组织，并通过不同的存储结构来体现这种层次关系。常见的存储结构包括： 邻接法：按照层次树前序遍历的顺序，将所有记录值依次邻接存放。这种方式通过物理空间的相邻性来实现层次顺序。 链接法：利用指针或引用来连接相关记录，从而表达层次关系。常见的链接法包括： 子女-兄弟链接法 (Child-Sibling)：每个记录包含指向其第一个子女和下一个兄弟的指针。 层次序列链接法：每个记录包含指向其父节点和所有祖先节点的指针。 示例： 假设有一个表示员工部门结构的层次数据模型，其中包含部门和员工两个实体类型。使用子女-兄弟链接法，每个部门记录将包含指向其第一个下属员工和下一个兄弟部门的指针；每个员工记录将包含指向其上级部门的指针。

层次模型是一种使用树结构表示实体之间关系的模型。每棵树包括节点和连线，节点代表实体类型，连线表示一对多的关系。该模型的特性包括每棵树有且仅有一个无父节点的根节点，其余节点都有且仅有一个父节点。随着信息技术的发展，层次模型在数据库管理中扮演着重要角色。

这本书描述了当今数据科学坚实而有力的基础，举例说明了许多情况。其中数学和计算科学是这些基础的核心。我们对数据的思考和决策可以追随物理学家保罗·狄拉克的深刻观察，即物理理论和物理意义必须在数学之后（参见第4.7节）。复杂现实的层次结构是这种基于数学的观察和与物理、社会以及所有现实互动的重要组成部分。本书使用了广泛的案例研究。然而，文本以易于理解和掌握的方式编写，面向具备知识并投入的读者，无需在所有问题上都是专家。最终，本书激励和引导我们关于数据、相关信息和衍生知识的人类思维和行为。本书为读者提供一个良好的起点。