概念格

基于概念格的关联规则挖掘方法，结构清晰、扫描少、效率高，适合动态数据和分布式场景。你要是厌倦了传统的 Apriori 挖掘逻辑，真可以试试这个。构建一次概念格，不仅规则出来得快，后续还挺好维护。关键是，只扫一遍数据库，响应也快，大数据也不吃力，嗯，挺香的！ 概念格的数据组织能力还蛮强，不像频繁项集那样靠不断扫描。它是一个偏序结构，像个有层级的树，你的数据逻辑关系全都能“格”出来。尤其是在做市场或者用户行为的时候，效果，规避了多冗余操作。 以前用 Apriori 算法，每次数据库一更新就头大——频繁项集重扫、规则重挖，累不累？现在用概念格挖掘，变动时只需局部维护格结构，不仅稳定，还更可控。而且闭

粗糙集与概念格作为知识发现和数据挖掘的有效工具，已在诸多领域展现出应用价值。本研究在对二者理论基础进行深入研究的基础上，提出了一种利用扩展粗糙集模型改进概念格近似性的方法。 该方法通过引入 β-多数蕴涵关系，实现了概念格外延的近似合并，并构建了近似概念格 (ACL)。在此基础上，进一步提出了概念格粗糙近似和规则挖掘算法 (LCRA)。UCI 机器学习数据库测试结果验证了该算法的可行性和有效性。

在图像数据挖掘中，高维图像特征数据通常会增加数据处理的复杂性。为了解决这一问题，提出了一种基于概念格的图像特征降维算法。该算法通过将图像的HSV颜色特征转换为图像形式背景，并对背景的概念格进行属性约简，以有效降低数据维度。实验结果表明，这种降维方法不仅有效，而且比传统的主成分分析方法具有显著优势。

以下是 MATLAB 中实现龙格库塔法的代码，简洁易懂。

泰格至尊销售数据清理工具，支持按照供应商、类别和品牌选择删除指定时间段内的销售数据。

提供 Oracle 概念的详细说明。

使用Matlab编写拉格朗日插值算法，以预测函数值。拉格朗日插值是一种有效的数值方法，能够根据给定的数据点推断出未知点的函数值。

拉格朗日插值法的 MATLAB 实现算是我用过挺顺手的一个小工具，写起来麻烦点，但功能还不错。你要是想用Matlab搞插值，直接套个拉格朗日多项式公式就能跑，代码也不长，调试起来比较省心。 拉格朗日多项式插值的核心就是在已知散点上找个多项式过渡一下，让曲线平滑点，常用于数据拟合和曲线平滑。有时候用来补全实验数据，挺方便的。 嗯，如果你还没写过，先看看这些现成的示例也行，像MATLAB 拉格朗日插值的源代码、基函数和多项式系数计算，都有下载，直接抄着改就能用： Matlab 实现拉格朗日插值，MATLAB 拉格朗日插值源代码下载，拉格朗日插值基函数 MATLAB 插值拟合方法。 要是你想从散点图

此文档介绍 Oracle 数据库 11g 的概念。

最近官网进行了更新，重点在于更新了blood_differential文件，我已下载了最新版本。部分文件已按照postgreSQL格式要求进行了修改，还有一些未动。需要特定文件请私信获取。MIMICIV的Github代码在Postgres中的实现比较初步，如有问题请留言。