研究分析

聚类分析作为数据挖掘领域的重要方法，其核心目标是从数据集中识别出潜在的簇结构。在回顾现有研究成果的基础上，对聚类分析中的若干基本问题进行了梳理和总结，并探讨了相应的解决思路，为相关研究提供参考。

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针对现有克隆代码检测工具仅能输出克隆组形式的检测结果，难以分析克隆代码对软件质量的实际影响问题，本研究提出了一种识别危害软件质量的关键克隆代码的新方法。通过定义克隆代码的统一表示形式，使其能够适应各种克隆检测工具的输出结果。进而分析源程序和克隆检测结果，识别标志符命名不一致性潜在缺陷，并引入克隆关联图的概念。该研究检测到了跨越多个实现不同功能的文件中的克隆代码，这些代码可能会危害软件的可维护性。最后，研究通过可视化统计分析了检测结果，成功应用于httpd开源代码分析，发现了一组标志符命名不一致的克隆代码以及44组危害软件可维护性的关键克隆类。实验表明，该方法有效辅助软件开发和维护人员分析和处理克隆代码的问题。

基于大型公建分项计量数据，建立能耗节诊断方法，对典型应用案例进行分析，提出分项计量数据挖掘技术，通过积累案例、提炼算法、提高准确性，为基于初始分析的节能诊断提供依据。

因果分析是研究中的重要方法之一，揭示事件之间的因果关系。通过系统地分析变量之间的相互作用，研究人员可以深入理解问题的根源和影响因素。因果分析不仅帮助解释现象背后的原理，还能为决策制定提供科学依据。

探讨了OFDM仿真技术在通信领域中的应用，详细分析了其原理及matlab程序实现。

在数据库表中，数据行的位置并非关键，但需根据奇数行和偶数行汇总数据，并在此基础上进行进一步计算。因此，需要查询表中奇数行和偶数行的总数。表名：TBL，字段名：A，主键字段：IDKEY（标识列，种子：1，增长量：1）。

随着时间的推移，商业智能在企业决策中的角色变得越来越关键。本报告详细分析了2010年商业智能技术的应用和发展趋势，突出了其在数据分析和业务优化中的重要性。技术的进步推动了商业智能工具在各行业的广泛应用，对企业战略制定和执行起到了至关重要的作用。

本研究选取参考咨询领域内32位高度引用的作者作为研究对象，采用社会网络分析方法结合UCINET软件分析这些作者之间的引文关系。通过网络密度分析个体之间引用的频率，通过点度中心度分析核心研究者，中间中心度分析知识传播中的关键人物，以及凝聚子群分析来揭示关系紧密的研究小团体。

随着道路卡口数据的积累，数据挖掘在这一领域中扮演越来越重要的角色。