示例分析

BCNF分解示例 例1：给定关系 R(U)=r(A, B, C)，函数依赖集 F={AB→C, C→A}。 判断R(U) 是否属于 BCNF范式：由于候选码为 AB 或 BC，因此决定属性 C 不是候选码，所以 R(U)∉BCNF。 BCNF分解过程：- 分解为：1. R1(U1)=R1(A, C)，F1={C→A}- 在关系 R1 中，C 是候选码。2. R2(U2)=R2(B, C)，F2={∅}- 在关系 R2 中，BC 是候选码。 分解后的 R1(U1) 和 R2(U2) 都属于 BCNF，无需进一步分解。 注意：在分解后，函数依赖关系 AB→C 被丢失！

此处提供Oracle代码分析和示例，有助于理解和学习Oracle。

这是Oracle分析函数的一些示例数据，方便学习使用。（请注意，此资源仅供演示，不可用于下载。）

MATLAB开发示例：频域分析技巧。这个例子可以作为教学材料使用。

绝对距离的计算方法，在 MATLAB 里真的是老少咸宜、上手快。sum(abs(x - y))这句，几乎是入门数据都会用到的操作，行向量、列向量都能搞定，灵活得。如果你想更快捷一点，还有个mandist(x, y')，专门配合行向量，直接就给出结果，挺省事。 在做判别时，距离计算是绕不开的一个环节。比如你拿到两组 n 维向量，像x = [x1, x2, ..., xn]和y = [y1; y2; ...; yn]这种，一句sum(abs(x - y'))就能搞定绝对距离，简单直接，适合快速判断样本之间的差异。 这篇资源的还算到位，关键点都有提到，代码也贴得挺清楚的。你要是经常用 MATLAB

该文件提供了关联数据分析的示例，您可以使用 SPSS Modeler 探索数据之间的关系。

数据的日常里，Pandas算是帮了大忙的好工具了。Pandas 的数据结构 DataFrame，本质上就是个升级版的表格，能存文字、数字、布尔值啥的，用起来顺手。 数据清洗用isnull()和dropna()，转类型用astype()，批量操作来个apply()，这些函数你用熟了，起数据来，效率高多了。哦对了，像groupby()那种分组操作，跟mean()或agg()一搭配，统计数据直接一把梭。 数据重塑这块也香，比如pivot()和pivot_table()，能把表格从长变宽，或者反过来，挺适合做报表的。再说合并数据，用merge()、join()和concat()，逻辑上有点像 SQL

Flume是Cloudera提供的一款高可用、高可靠、分布式的大数据日志采集、聚合和传输系统。它支持定制化数据发送方以收集各类数据，并提供简单数据处理功能，可将数据写入多种定制化的数据接收端。

本项目基于MATLAB实现了深度典型相关分析，详细介绍了其实现过程和应用场景。

这是我整理的数学建模学习代码，方便大家学习和使用。