输入关联

输入矩阵： data=[78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88; 23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4; 41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.0] 保存矩阵： save data1 data 调用数据： load data1 提取特定行、列数据： t=data(1,:) x=data(2,:) y=data(3,:) data(:,j) // 获取第j列数据

使用循环输入三个班级，每个班级 5 名同学的成绩。 统计三个班级的及格人数。 打印九九乘法表。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

关联分析基本概念及购物篮分析 Apriori算法及FP树

多层关联规则里的冗余问题，挺让人头疼的，尤其是在数据量大的时候。冗余过滤就是个不错的工具，能帮你把“祖先关系”导致的重复规则过滤掉，逻辑清爽不少。用在那种需要分层挖掘的场景，比如商品分类、用户行为，效果还蛮的。 多层结构的数据，比如商品分“食品-零食-饼干”这几级，多时候你会挖出一堆类似的规则。其实上层已经有了，下层再出来一条，就是冗余。靠人工一个个过？太费劲。用这个过滤方案，效率高不少。 Apriori这种算法你肯定用过吧？配合这类过滤机制一起用，能大大提升输出规则的质量。不只是多，更重要的是准。有些规则看着热闹，其实一点价值都没有，这一步能帮你把水分滤掉。 顺带一提，想深入挖的话，可以看看

这是一个图形界面，其中包含一个密码输入对话框。应用程序允许用户在GUI上设置密码，如果输入错误，程序将自动关闭。密码是阿尔罕布拉。

Access 输入掩码字符含义 | 字符 | 含义 | 示例掩码 | 示例数据 || ---- | ---- | ---- | ---- || 0 | 必须输入数字 | (00)00-000 | (12)55-234 || 9 | 可以输入数字或空格，保留空格 | (99)99-999 | (12)55-234，( )55-234 || # | 可以输入数字、空格、加号或减号 | #### | 1+，9+999 |

右关联和全关联的 SQL 语句例子，讲得还挺清楚的，适合你刚开始上手多表查询的时候用。右关联的重点在于：就算左边表没数据，右边的也照样保留，类似在问：“右边部门表里所有部门，员工有没有就随缘啦”。代码是这样写的：SELECT * FROM Employee EMP Right JOIN Department DP ON EMP.dp_id = DP.DP_ID嗯，查询结果会把Department里的所有记录都保留下来，Employee里没匹配的就是NULL。全关联（Full Join）就更野一点，两边表都不放过——谁有就展示谁，相当于“全体集合大展示”。用法是：SELECT * FROM Em

Association（关联）在PD中的定义是： “一个关联是实体之间的连接。在Merise建模方法中，关联用于连接几个分别代表明确对象的实体，这些对象通过一个事件链接，而该事件可能不那么明确地由另一个实体表示。”。

效率评价的关键在于选择合适的投入产出数据。EMS软件支持微软Excel和文本格式的数据导入，并能处理标准和非任意处置的投入产出数据。