哈工大数据挖掘理论与算法作业二解析

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哈工大的《大数据实验一》还是蛮有料的，尤其是对刚接触Hadoop的你来说，挺锻炼人。实验主要搞的是Hadoop 环境配置，比起跑程序，光是配置就够你折腾一阵。得动手配Java 环境、改Hadoop 配置文件，像core-site.xml、hdfs-site.xml这些，少不了。网络通信、分布式配置、Linux 命令？一个都绕不开。整套流程走完，你就能体会什么叫“搭环境比写代码还难”。但也别慌，网上有不少现成的参考，比如Hadoop 集群环境配置脚本，跟着操作，少走弯路。 配好环境，接下来就是玩HDFS和MapReduce了。前者管数据存储，后者管计算，配合得还挺默契。比如你上传个大文件，HDF

这份哈工大数据挖掘课程13&14年的期末试题回忆版，由学长根据考试回忆整理，内容可能存在偏差，仅供参考。

框架：* 实验目的：掌握数据库系统框架，并理解其基本组件。* 实验内容：建立一个简单的数据库系统框架，包括数据库管理系统、数据字典、数据库和应用程序等组件。 布局模式：* 实验目的：了解不同的数据库布局模式，并分析其优缺点。* 实验内容：使用不同布局模式（如文件组织模式、索引组织模式和哈希组织模式）设计和实现一个数据库系统。比较不同布局模式的性能和效率。

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哈工大的数学建模数据资料挺丰富的，内容涵盖了从数据到建模优化的各个方面。你可以通过不同的资源来提升自己的数学建模能力，像是 Excel 数据功能应用，或者一些专业的建模工具和教材。如果你有兴趣进一步了解数据挖掘，也有专门的教材可供参考，资料丰富而且操作性强。嗯，是 EViews 这个工具集，对于数据好用，绝对值得一试！

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哈工大的数学建模资料，整理得还挺细的，尤其是关于各种距离定义的部分，适合拿来做聚类、分类那类。你要是平时用 MATLAB 或者 Excel 做模型，这套资料直接上手也没啥门槛，代码也比较直白。 数据里的距离准则说起来不少，像欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度这些，用起来有区别，但不难理解。这里面的资料还给了几个小例子，结合建模赛题讲的，挺实战的。 要是你用 MATLAB 做竞赛项目，可以看看这份MATLAB 数学建模竞赛数据代码库，不少函数都封装好了，比如pdist、linkage这种，直接拿来跑聚类。 做表格的用 Excel 也没落下，Excel 数据功能与数学建模应用里讲了用数据工具库做回归

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