层次结构数据挖掘

利用概念层次结构挖掘 XML 数据 该研究探讨了如何利用概念层次树来有效地挖掘 XML 数据。XML 数据本身具有层次结构，而概念层次树可以进一步组织和抽象这些数据，从而实现更深入、更精准的数据挖掘。

乔·切尔科的 SQL 树和层次结构指南

Spring的数据访问异常层次结构（DataAccessException）是Spring框架中DAO模块的一部分，专门用于处理数据访问层中的各种错误。这一异常层次结构细致而周密，包含多种异常类型，每种异常都对应着不同的错误情景。例如，CleanupFailureDataAccessException处理释放数据库资源时的异常，而DataIntegrityViolationException则处理插入或更新数据时违反完整性的情况。Spring的DataAccessException是RuntimeException的子类，开发者无需显式捕获和处理，但通过getCause()方法可以获取导致异常

Oracle利用数据字典管理和展示数据库信息，这些信息至关重要。理解这部分内容对于加强我们的Oracle学习至关重要。深入探讨了Oracle数据字典的层次结构及其关系，同时指导如何通过数据库本身来学习和研究数据。Oracle的数据字典可以大致分为三个层次。

这本书描述了当今数据科学坚实而有力的基础，举例说明了许多情况。其中数学和计算科学是这些基础的核心。我们对数据的思考和决策可以追随物理学家保罗·狄拉克的深刻观察，即物理理论和物理意义必须在数学之后（参见第4.7节）。复杂现实的层次结构是这种基于数学的观察和与物理、社会以及所有现实互动的重要组成部分。本书使用了广泛的案例研究。然而，文本以易于理解和掌握的方式编写，面向具备知识并投入的读者，无需在所有问题上都是专家。最终，本书激励和引导我们关于数据、相关信息和衍生知识的人类思维和行为。本书为读者提供一个良好的起点。

松弛机制是一种创新的解决层次结构问题的方法。在对松弛机制进行的第一次统计分析中，我们比较了QCD和非QCD松弛模型与具有贝叶斯统计量的标准模型的相对合理性。我们发现，由于弱量子色动力学和普朗克尺度之间的等级关系，松弛模型受到了巨大的贝叶斯因子的青睐。然而，真空能的约束导致贝叶斯因子的收缩，使得松弛模型的偏好稍微减弱。包括大角度θQCD通常会增强QCD松弛模型的合理性。最后，我们扩展了模型以包括标量场通胀，并考虑了对BICEP/普朗克的通胀观测的影响。总体而言，标准模型由于无需微调哈勃参数小于周期势障的高度而受到了巨大的贝叶斯因子的青睐。因此，尽管我们确认松弛模型能够有效解决层次结构问题，但我们

在数据仓库中，优化度量值、属性和层次结构是多维数据集应用的关键步骤。通过使用Analysis Services，学习如何优化数据仓库中的度量值和属性。首先，在多维数据集设计器的“多维数据集结构”选项卡中，可以调整度量值的格式，例如将订单数量格式化为货币或百分比。其次，可以删除未使用的属性，例如在客户维度中删除不必要的地址和名称属性。最后，调整层次结构以更好地反映数据的层次关系和用户需求，例如重命名地理区域层次结构以便更清晰地表达客户所在地区。

通过分析概念层次树中的数据，发现隐藏的模式和知识。

DAO（数据访问对象）的对象层次结构图是数据库访问接口的关键视觉工具，用于展示数据操作的层次和关系。它通过明确定义各个数据访问对象之间的层级和依赖关系，帮助开发人员有效管理和优化数据访问操作。

层次聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，它通过将数据点逐步合并成越来越大的簇来构建层次结构。该算法不需要预先指定簇的数量，而是根据数据点之间的相似性逐步构建层次树状图。