示例分析

此处提供Oracle代码分析和示例，有助于理解和学习Oracle。

这是Oracle分析函数的一些示例数据，方便学习使用。（请注意，此资源仅供演示，不可用于下载。）

BCNF分解示例 例1：给定关系 R(U)=r(A, B, C)，函数依赖集 F={AB→C, C→A}。 判断R(U) 是否属于 BCNF范式：由于候选码为 AB 或 BC，因此决定属性 C 不是候选码，所以 R(U)∉BCNF。 BCNF分解过程：- 分解为：1. R1(U1)=R1(A, C)，F1={C→A}- 在关系 R1 中，C 是候选码。2. R2(U2)=R2(B, C)，F2={∅}- 在关系 R2 中，BC 是候选码。 分解后的 R1(U1) 和 R2(U2) 都属于 BCNF，无需进一步分解。 注意：在分解后，函数依赖关系 AB→C 被丢失！

该文件提供了关联数据分析的示例，您可以使用 SPSS Modeler 探索数据之间的关系。

MATLAB开发示例：频域分析技巧。这个例子可以作为教学材料使用。

Flume是Cloudera提供的一款高可用、高可靠、分布式的大数据日志采集、聚合和传输系统。它支持定制化数据发送方以收集各类数据，并提供简单数据处理功能，可将数据写入多种定制化的数据接收端。

聚类分析涉及多种工具和软件实现方法，其中K-MEANS聚类是应用广泛的一种。以下提供MATLAB中的K-MEANS聚类分析示例代码，帮助理解其应用和实现过程。

该存储库包含一个简短的示例，展示了如何使用Matlab从13维质谱细胞数据集计算和绘制二维t-SNE投影。t-SNE和Barnes-Hut-SNE是由Laurens van der Maaten和Geoffrey Hinton开发的非线性降维算法，用于高维数据的可视化。

使用Matlab进行数据聚类分析时，输入一个n乘以2的矩阵作为数据集，程序将返回分类后的结果。这种方法可有效帮助用户快速理解数据的结构和分布特点。

本项目基于MATLAB实现了深度典型相关分析，详细介绍了其实现过程和应用场景。