概念分层

分箱：递归分割结果，生成概念分层。 直方图分析：递归应用，自动产生多级概念分层。 聚类分析：形成簇和子簇，建立概念层节点。 基于熵的离散化：通过自然划分分段。 人工概念分层：基于数值分布分析，可递归构造分箱。

离散化将连续数据划分区间，用区间标号取代实际值；概念分层用高层概念替代低层属性值，概化数据。通过概念分层，数据细节虽有所损失，但概化后的数据更具意义和可解释性，同时节省存储空间和I/O开销。

本篇JavaWeb教程（四）将介绍基于分层开发思路的JavaWeb模板实现。该项目基于Maven构建，主要包括以下三个层次： DAO层（数据访问层）：负责与数据库进行交互，完成数据的增删改查操作。 Service层（业务逻辑层）：处理业务逻辑，调用DAO层的接口并进行业务处理。 Domain层（实体类）：定义项目中的实体对象，通常映射数据库表中的结构。 项目实现了与数据库的连接，提供对book表的增删改查功能，并且能够通过UI页面在网页上展示book表中的数据。

浙大的概念分层讲得还挺清楚，尤其是关于location 维的分层结构，思路蛮清晰，适合做地理位置数据建模的参考。像是从all到Europe、North_America再到具体城市，比如Toronto、Frankfurt，一层一层拆得比较自然。大数据里，这种分层维度建模常见，比如你在做 BI 报表，用星型或雪花模型设计表结构的时候，这种结构就好用。能让数据从全局到局部都比较顺。如果你对维度建模不太熟，可以顺手看看这些资料，像这篇离散化与概念分层助力大数据理解就讲了不少常见的思路，配合浙大的更容易上手。还有一篇讲得挺细的使用 DMQL 定义雪花模式，里面用的也是分层概念，和 location 维这

基于博客数据的社区识别算法，该算法将博客视为一个分层结构，通过对博客文章的内容和链接关系分析，识别出社区。

这是一个用于配电网遍历的程序，提高网络管理效率和数据传输速度。

HDFS 数据分层存储方案 Hadoop 2.6.0 版本开始支持异构存储，它利用不同存储介质的特性进行数据存储优化。例如，针对冷热数据的存储场景，我们可以： 冷数据: 使用高容量、低成本的存储介质，如普通磁盘（HDD），以降低存储成本。 热数据: 使用高性能的固态硬盘（SSD），以获得更快的读写速度，提升访问效率。 这种方式充分发挥了不同存储介质的优势，实现了成本和性能的平衡。

J.M. Santos 等人提出的 LEGClust 算法是一种基于分层熵子图的聚类算法，该算法已发表在 IEEE TPAMI（第 30 卷，第 1 期，2008 年，1-13 页）。MATLAB 代码可用于实现该算法。

分层选样按年龄分层的技术实现其实蛮常见的，尤其在数据挖掘的过程中，它更好地理解和数据。你可以看到多数据挖掘的案例中，都会涉及到按年龄这类分层方法，尤其是在人群时，按年龄段进行分层，能让得到更加精准的结果。嗯，其实这也是数据科学中的一个经典技巧，在一些算法中，也常常会用到类似的分层思路来增强模型的表现。 如果你正在做这方面的研究，或者项目中有类似需求，推荐看一下这些资源，都是和分层选样、数据挖掘、聚类等技术相关的。挺有用的，能你理解和一些实际问题。要是你想了解更多关于这类技术的应用，不妨浏览一下这些相关文章。哦，顺便提一下，想要了解更深入的内容，MATLAB 代码、JavaWeb 分层开发等也都

分层铣深功能挺实用的，尤其是在复杂的 Z 轴铣削时。通过勾选图 8-53 中的分层铣深复选框，你就可以启动这个功能了。和外形铣削类似，但它多了一个‘岛屿深度’选项。激活后，铣削过程中会添加一个在岛屿深度顶面额外补充的层，这样可以确保精度。虽然设置起来挺简单，但用起来却能帮你减少多后期修整的麻烦。如果你平常的零件有复杂的岛屿区域，这个功能蛮值得一试的。，Mastercam9 在这方面的优化真是挺人性化的，能你提升加工效率。推荐你去看看其他相关文章，像‘Mastercam9 深度新增’（点击这里），对深度设置有更多的技巧分享。