Java算法大全

随机取点作为初始簇中心，循环求平均值和计算距离，最终实现数据分类

Oracle 函数大全 Oracle 数据库提供了丰富的内建函数，帮助开发者高效地进行数据操作与查询。以下是一些常用的 Oracle 函数示例： 字符串处理函数： CONCAT(str1, str2): 连接两个字符串。 SUBSTR(str, start, length): 截取字符串的一部分。 LENGTH(str): 返回字符串的长度。 日期与时间函数： SYSDATE: 获取当前系统日期。 TO_DATE(str, format): 将字符串转换为日期。 ADD_MONTHS(date, n): 向日期加上指定月数。 聚合函数： COUNT(expr): 返回指定列的行数。 SUM(expr): 计算指定列的总和。 AVG(expr): 返回指定列的平均值。 数值函数： ROUND(n, d): 四舍五入。 TRUNC(n, d): 截断数值。 MOD(m, n): 返回 m 除以 n 的余数。 这些函数使得 Oracle 在处理数据时更加高效灵活，帮助开发者轻松应对各种数据查询和转换需求。

提供83种著名算法实现，包括支持向量机、决策树、贝叶斯分类器等，适合学术研究和文本分类等应用。

涵盖18种经典数据挖掘算法及Java代码实现，包含决策分类、聚类分析、链接挖掘、关联规则挖掘、模式挖掘等多个方面，并提供每种算法的详细代码示例。

Aproiori算法是数据挖掘中经典的方法，用于发现数据库中的频繁项集和关联规则。由R. Agrawal和R. Srikant在1994年提出，它通过迭代寻找满足最小支持度阈值的项集。在Java实现中，我们首先生成项集，计算单个项的支持度，并利用Apriori性质生成闭合频繁项集。关键在于设计合适的数据结构和有效的剪枝策略，如使用Map存储项集和支持度，以及候选集的处理。Java代码可以从单元素频繁项集开始逐步生成更大的频繁项集，确保算法的高效性和可扩展性。

《算法第四版谢路云翻译》是一本深入浅出的算法入门书籍，以Java语言为实现基础，内容精炼易懂，非常适合初学者。

本资源提供了丰富的Java算法实现以及常见数据挖掘算法的讲解与代码示例。 内容概要： Java常用算法： 包含近百种常用算法的Java源代码实现，涵盖了各种数据结构和算法问题。 数据挖掘算法： 提供了多种常用数据挖掘算法的详细教学材料和配套源代码，例如： 神经网络算法 K-Means动态聚类算法 其他聚类算法 通过本资源，您将获得从理论到实践的全面指导，助您快速掌握数据挖掘的核心技术。

不同类型的 SQL 语句 实用的代码分享 涵盖 SQL 的广泛内容

本指南循序渐进地介绍 SQL 语句，涵盖基础篇、提升篇和技巧篇。

利用DBSCAN聚类算法实现的核心思想是：遍历所有未访问点，若为核心点则建立新簇，并遍历其邻域所有点（点集A），扩展簇。若簇内点为核心点，则将其邻域所有点加入点集A，并从点集移除已访问点。持续此过程，直至所有点被访问。