最近公共祖先

最近邻规则聚类算法的实验要求是编写一个使用欧式距离度量的聚类算法，可以设置阈值。通过在二维特征空间中验证，使用10个样本数据（如：x1 = (0,0)，x2 = (3,8)，x3 = (2,2)，等）。这些实验探索最近邻规则在聚类过程中的应用。

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更改命名空间(namespace xxxx)，即可使用该操作类。

回顾了在有根、带标记和有序树中基于两棵树的公共子树查找算法及其历史背景。文章将公共子树查找问题分为三大类，并详细探讨了每类算法的代表性方法。特别地，结合数据挖掘领域的枚举树技术，提出了一种新的公共子树查找算法思路。最后，文章比较了各算法的效率，并深入分析了公共子树研究的现状和未来发展方向。

该系统已经成功建立并能够完整调用，是一个简单应用的数据库示例。

对话框是图形用户界面程序设计中重要的信息交互工具，能够提升用户体验。Matlab 提供两类对话框，其中公共对话框利用 Windows 系统资源，提供文件操作、颜色设置、字体设置、打印等功能。

《公共仓库元模型开发指南》由彭蓉翻译，专注于CWM（Common Warehouse Metamodel，公共仓库元模型）的IT重要概念。CWM是数据仓库和商务智能领域的关键标准，促进数据仓库系统的互操作性和兼容性，帮助企业高效管理和利用数据。该指南详细介绍了CWM的基本概念，包括元数据管理、数据仓库设计原则、CWM规范和实例应用，为数据仓库设计师和BI开发者提供重要参考。彭蓉的中文翻译使得国内IT专业人士能更好地理解和应用CWM，提升数据管理和分析能力。

在数据库、机器学习、多媒体、计算机视觉等众多领域中，最近邻搜索（NNS）都是一项至关重要的基础操作。 为解决此问题，研究者们已经提出了数百种算法，但目前仍缺乏公开、全面的比较。这里的“全面”指的是使用来自不同研究领域的最新算法，并在各种数据集上进行评估。 为帮助从事相关研究或需要解决实际问题的研究人员和从业者，我们基于高维数据上的欧几里德距离，建立了一个用于最近邻搜索（NNS）的基准。 该基准的优势在于： 方便研究人员轻松地将其新算法与最新算法以及各种数据集进行比较。 这对于全面了解算法性能尤为重要。 方便从业者轻松了解不同算法的性能及其折衷。 这有助于他们根据自身目标和约束选择最佳方案。 我们也希望整个社区能够共同构建和维护这个基准，例如：提交新算法、提供有用的数据集，以及提出建议或改进意见。 基准范围： 我们通过以下约束来界定此基准的范围： 具有代表性和竞争力的近似 NNS 算法。 众所周知，在高维情况下，精确的 NNS 算法甚至无法超越简单的线性扫描算法。因此，该基准主要关注近似 NNS 算法。

数据库课程设计： 本设计为毕业设计，包含数据库设计，采用 JSP2300 技术构建公共会议室使用管理系统，利用 MySQL 数据库进行数据存储和管理。

天津市公共交通站点POI数据，包括Excel坐标、公交站点名称、去程返程信息，以及带有经纬度坐标，可以转换为矢量数据。