实验03_ 数据表示实验_讲义_2015版
实验三数据的机器级表示
一、实验目的
1、通过无符号数和带符号整数之间的相互转换来理解无符号数和补码整数的表示；
2、了解IEEE 754浮点数在机器中的应用，特别是一些特殊值的处理。
二、实验内容
（一）知识背景介绍
C语言支持多种数据类型，C语言标准规定了每种数据类型必须的最小取值范围。C语言中的整数分有符号数和无符号数。
C语言中允许无符号整数和带符号整数之间的转换，转换前后的机器数不变，只是转换前后对其的解释发生了变化。
在C语言中，如果执行一个运算时同时有无符号数和带符号数参加，那么，C编译器会隐含的将带符号数强制类型转换为无符号数，会带来意想不到的结果。
浮点数在计算机中的表示采用IEEE754标准。在这个标准中，提供了两种基本浮点格式：32位单精度和64位双精度（如图3-1）。
图3-1 标准浮点格式
IEEE 浮点标准用表示一个浮点数。
（二）无符号数和带符号整数的表示
1、用32位补码表示的机器上编译并执行以下程序，记录程序的执行结果，并解释原因。
#include
int main()
{
int i = -2147483648;
printf("%d\n",-2147483648<2147483647);
printf("%d\n",i<2147483647);
printf("%d\n",-2147483647-1<2147483647);
}
图3-1
2、假定以下关系表达式在用32位补码表示的机器上执行，结果是什么？（第二章习题8）
表3.1
关系表达式运算类型结果说明
0 == 0U
-1 < 0
-1 < 0U
2147483647 > -2147483647-1
2147483647U > -2147483647-1
2147483647 > (int) 2147483648U
-1 > -2
(unsigned) -1 > -2
3、在32 位计算机中运行一个C 语言程序，在该程序中出现了以下变量的初值，请手工算出它们对应的机器数（用十六进制表示）（第二章习题9），写出详细的计算过程，然后用程序验证在内存中这些变量的机器数，并截图显示。
（）
2short y=522 （3）unsigned z=65530 1int x=-32768 （）
（）
6double b=10.5 4char c=’@’（）
5float a=-1.1 （）
参考程序：
查看内存采用的命令x（命令详细情况请看附录）：
x /xw &x
x /xh &y
x /xw &z
x /xb &c
x /xw &a
x /xg &b
4、（选做）设计一个C语言程序，输出一个整数对应的有符号值和无符号值。
图3-2
小贴士：命令行参数main程序
在许多应用软件运行时都带有命令行参数，其实这些命令行参数在C语言编写的程序中也可以实现，灵活地运用命令行参数进行处理可以有效地提高程序的运行效率，收到事半功倍的效果。
C语言中有关命令行参数涉及到程序的主函数main(int argc,char *argv[])这样两个参数，其中，int argc表示命令行参数的个数(包括可执行程序名本身)，char *argv[]表示每个参数的具体内容，argv[0]为命令行中可执行程序名本身，argv[1]为命令行中第二个参数的内容，依次类推。如下例输出命令行参数的个数及参数的内容：
#include
int main(int argc,char *argv[])
{
int i;
printf("命令的名字：%s\n",argv[0]);
printf("参数的个数：%d\n",argc);
i=0;
while(argc>=1)
{
printf("第%d个参数是：%s\n",i-1,argv[i++]);
argc--;
}
}
（三）浮点数的表示
1、设计一个C语言程序得出float和double类型的精度（即十进制有效位的位数）；
2、（选做）设计一个C语言程序，输出一个浮点数的IEEE754标准的二进制表示。
图3-3
三、实验步骤
1、编译执行图3-1中的代码，并解释执行结果。
2、编写程序，计算表3.1中的表达式，说明运算类型（无符号、带符号），得到运算结果，并说明为什么是这样的运算结果（参考第二章习题8）；
3、计算机机器数并用代码验证（参考第二章习题9）；
4、编写程序得出float和double类型的精度（计算机必做，软件工程选做）；
5、选做实验内容的（二）4和（三）2。
四、思考题
1、你的机器字长多少位？int类型的位数、最小值和最大值各是多少？
2、在你的机器上，-1用int类型和unsiged int类型表示的结果分别是多少？
3、float类型和double类型的精度各是多少？
4、gcc默认的C语言标准是哪一个？
附录：gdb查看内存命令x
格式: x /nfu
说明
x 是examine 的缩写
n表示要显示的内存单元的个数
f表示显示方式, 可取如下值：
x 按十六进制格式显示变量。
d 按十进制格式显示变量。
u 按十进制格式显示无符号整型。
o 按八进制格式显示变量。
t 按二进制格式显示变量。
a 按十六进制格式显示变量。
i 指令地址格式
c 按字符格式显示变量。
f 按浮点数格式显示变量。
u表示一个地址单元的长度，可去如下值：b表示单字节，
h表示双字节，
w表示四字节，
g表示八字节
举例
x/3uh buf
表示从内存地址buf读取内容，
h表示以双字节为一个单位，
3表示三个单位，
u表示按十六进制显示
例子：
n是个局部变量
Breakpoint 1, main (argc=1, argv=0xbffff3a4) at calc.c:7
7 int n = atoi(argv[1]);
(gdb) print &n
$1 = (int *) 0xbffff2ec
(gdb) x 0xbffff2ec
0xbffff2ec: 0x00282ff4
(gdb) print * (int *) 0xbffff2ec
$2 = 2633716
(gdb) x /4xw 0xbffff2ec
0xbffff2ec: 0x00282ff4 0x080484e0 0x00000000 0xbffff378 (gdb) x /4dw 0xbffff2ec
0xbffff2ec: 2633716 134513888 0 -1073745032
(gdb)
拓展延伸阅读
C语言的标准（K&R C，ANSI C，C89，C90，C99）
一、各个标准
1、C语言，1973年由Dennis M. Ritchie设计和实现。
2、K&R C。1978年由Kernighan和Ritchie合写的书《The C Programming Language》，形成了C语言的事实的标准，简称为K&R C。
3、ANSI C（C89或C90）。1989年，美国国家标准局（ANSI）颁布了第一个官方的C
语言标准（X3.159-1989），简称为ANSI C或C89；1990年，它被国际标准化组织（ISO）采纳国际标准（ISO/IEC9899:1990），简称为C90。这个标准是目前广泛使用并完全支持的。
4、C99。1999年，ISO/ANSI又推出了新的标准（ISO9899:1999），简称C99。这个标准目前支持的可能还不太全面。
二、C89/C90标准的指导原则是：
1、相信程序员；
2、不妨碍程序员做需要完成的事情；
3、让语言保持短小简单；
4、只提供一种方法来执行一种操作；
5、使程序运行速度快，即使不能保证其可移植性。（不追求定义的抽象统一，更优先考虑运行效率）
三、C89/C90对K&R C的改变有：
1、增加了函数原型（prototype），强调对函数的输入参数进行严格的类型检查；并补充定义了C语言的标准函数库
2、删除了关键字：entry（条目/入口）
3、增加了关键字：const（常型变量）、enum（枚举类型）、signed（有符号的，例如signed char）、void（空/无，可用于函数返回值和形参、通用指针类型）、volatile（易变变量，防止编译器错误的优化）
4、传递结构：允许将结构本身作为参数传递给函数（原来只允许传地址）
5、函数原型：增加了函数原型（便于编译器进行类型检查）
6、增加了预处理指令：#elif（else if）、#error（错误，强制编译停止）、#line（修改当前行号和源文件名）、#pragma（附注/编译指令，编译器定义的与实现有关的指令）
7、定义了固有宏：__LINE__（当前行号）、__FILE__（源文件名）、__DATE__（当前系统日期）、__TIME__（当前系统时间）、__STDC__（标准C版时为1）
四、C99的修订目标主要有三点：
1、支持国际化编程，引入了支持国际字符集Unicode的数据类型和库函数；
2、修正原有版本的明显缺点。如整数的移植方法，例如int8_t、int16_t、int32_t和int64_t 等类型；
3、针对科学和工程的需要，改进计算的实用性。例如添加了复数类型和新数学函数。
软件学院大数据实验室建设方案-2017
xxxx大数据实验室 建设方案 1
目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)
1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN 网络架构。 现规划建设一个Hadoop 大数据实验室，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群，主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。 建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。 扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。 2配置方案 本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源 云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、
#(16课时)数据库实验指导书
《数据库原理及使用》实验指导书 （适用于计算机科学和技术、软件工程专业） 热风器4 计算机科学和技术学院 2011年12月 ⒈本课程的教学目的和要求 数据库系统产生于20世纪60年代末。30多年来，数据库技术得到迅速发展，已形成较为完整的理论体系和一大批实用系统，现已成为计算机软件领域的一个重要分支。数据库原理是计算科学和技术专业重要的专业课程。 本课程实验教学的目的和任务是使学生通过实践环节深入理解和掌握课堂教学内容，使学生得到数据库使用的基本训练，提高其解决实际问题的能力。 ⒉实验教学的主要内容 数据库、基本表、视图、索引的建立和数据的更新；关系数据库的查询，包括单表查询、连接查询、嵌套查询等；数据库系统的实现技术，包括事务的概念及并发控制、恢复、完整性和安全性实现机制；简单数据库使用系统的设计实现。 ⒊实验教学重点 本课程的实验教学重点包括： ⑴数据库、基本表、视图、索引的建立和数据的更新； ⑵SQL的数据查询； ⑶恢复、完整性和安全性实现机制； ⑷简单数据库使用系统的设计实现； 4教材的选用 萨师煊,王珊.数据库系统概论(第四版).北京:高等教育出版社.2006,5 实验1创建数据库（2学时） 实验目的 １．学会数据表的创建； ２．加深对表间关系的理解； ３．理解数据库中数据的简单查询方法和使用。 实验内容 一、给定一个实际问题，实际使用问题的模式设计中至少要包括3个基本表。使用问题是供应商给工程供应零件（课本P74）。 1.按照下面的要求建立数据库： 创建一个数据库，数据库名称可以自己命名，其包含一个主数据文件和一个事务日志文件。注意主数据文件和事务日志文件的逻辑名和操作系统文件名，初始容量大小为5MB，
数据挖掘实验报告
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.wendangku.net/doc/e611727870.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.wendangku.net/doc/e611727870.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
高校大数据实验室建设解决方案
高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 章鱼大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。 二、产品优势
交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 大数据实战及案例分析 提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 充分支撑科研工作
提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，可以对行业数据进行分析统计，按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支撑。例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。 三、建设规模 按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级服务。 四、硬件配置 采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设，采用企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换。 每台节点的配置如下：
福建工程学院《实验指导书(数据库系统原理及应用)》
数据库系统原理 实验指导书 （本科）
目录 实验一数据定义语言 (1) 实验二SQL Sever中的单表查询 (3) 实验三SQL Serve中的连接查询 (4) 实验四SQL Serve的数据更新、视图 (5) 实验五数据控制（完整性与安全性） (7) 实验六语法元素与流程控制 (9) 实验七存储过程与用户自定义函数 (11) 实验八触发器 (12)
实验一数据定义语言 一、实验目的 1.熟悉SQL Server2000/2005查询分析器。 2.掌握SQL语言的DDL语言，在SQL Server2000/2005环境下采用Transact-SQL实现表 的定义、删除与修改，掌握索引的建立与删除方法。 3.掌握SQL Server2000/2005实现完整性的六种约束。 二、实验内容 1.启动SQL Server2000/2005查询分析器，并连接服务器。 2.创建数据库: （请先在D盘下创建DB文件夹） 1）在SQL Server2000中建立一个StuDB数据库： 有一个数据文件：逻辑名为StuData，文件名为“d:\db\S tuDat.mdf”，文件初始大小为5MB，文件的最大大小不受限制，文件的增长率为2MB； 有一个日志文件，逻辑名为StuLog，文件名为“d:\db\StuLog.ldf”，文件初始大小为5MB，文件的最大大小为10MB，文件的增长率为10% 2）刷新管理器查看是否创建成功，右击StuDB查看它的属性。 3.设置StuDB为当前数据库。 4.在StuDB数据库中作如下操作： 设有如下关系表S：S(CLASS,SNO, NAME, SEX, AGE)， 其中：CLASS为班号，char(5) ；SNO为座号，char(2)；NAME为姓名，char(10)，设姓名的取值唯一；SEX为性别，char(2) ；AGE为年龄，int，表中主码为班号+座号。 写出实现下列功能的SQL语句。 (1)创建表S； (2)刷新管理器查看表是否创建成功； (3)右击表S插入3个记录：95031班25号李明，男性，21岁； 95101班10号王丽，女性，20岁； 95031班座号为30，名为郑和的学生记录； (4)将年龄的数据类型改为smallint； (5)向S表添加“入学时间（comedate）”列，其数据类型为日期型（datetime）； (6)对表S，按年龄降序建索引（索引名为inxage）； (7)删除S表的inxage索引； (8)删除S表； 5.在StuDB数据库中， （1）按照《数据库系统概论》(第四版)P82页的学生－课程数据库创建STUDENT、COURSE 和SC三张表，每一张表都必须有主码约束，合理使用列级完整性约束和表级完整性。 并输入相关数据。 （2）将StuDB数据库分离，在D盘下创建DB文件夹下找到StuDB数据库的两个文件，进行备份，后面的实验要用到这个数据库。 6.（课外）按照《数据库系统概论》(第四版)P74页习题5的SPJ数据库。创建SPJ数据 库，并在其中创建S、P、J和SPJ四张表。每一张表都必须有主码约束，合理使用列级完整性约束和表级完整性。要作好备份以便后面的实验使用该数据库数据。 三、实验要求：
数据挖掘实验报告(一)
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
《数据库系统原理》实验指导书
《数据库系统原理》实验指导书 实验1 熟悉SQL Server 2000环境及数据库文件管理 一、实验目的 1、掌握登录SQL Server 2000的方法，熟悉SQL Server实用工具的使用； 2、了解SQL Serve数据库的存储结构，掌握估算数据库大小技术； 3、掌握创建数据库技术，掌握扩大和压缩数据库技术； 4、掌握使用企业管理器工具和T-SQL语句及系统存储过程对数据库进行管理。 二、实验要求 1、熟悉SQL Server 2000的工作环境，了解SQL Server主要管理工具的用途和使用方法。 2、掌握在SQL Server 2000环境下，利用企业管理器和T-SQL语言创建和管理数据库的方法。 三、实验设备、环境 设备：奔腾II或奔腾II以上计算机 环境：WINDOWS 98或WINDOWS NT、SQL SERVER 2000中文版 四、实验原理、方法 上机操作 五、实验步骤及内容 （一）实验步骤 1、教师讲授 2、教师演示 3、学生实际操作 （二）实验内容 1、熟悉SQL Server 2000管理工具 （1）企业管理器（Enterprise Manager） （2）查询分析器（Query Analyzer） （3）服务管理器（Service Manager） （4）事件探查器（Profiler） （5）导入和导出数据（Import and Export Data） （6）SQL Server其他管理工具 2、数据库文件管理 （1）数据库的创建和删除。 ①在企业管理器中建立一个图书读者库。图书读者数据库中将包括一个数据文件和一个日志文件，各文件的属性见表1-1。
数据挖掘实验报告资料
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据
物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村
已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来
数据库系统实验
实验指导书 班级：090402 姓名：郑锦坤
序言 数据库是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。通过学习重点让大家掌握数据库技术的程序设计思想和方法，学习开发管理系统的技术，并结合PB8.0以上版本和SQL SERVER 2000以上版本上机环境编程测试。 为了达到这个目的，这里安排五个实验单元。 实验报告的内容 1．题目 描述每个实验的内容是什么。 2．需求分析 用E-R图描述数据库的模式设计及每个关系模式的建立；描述数据字典及程序数据流；每个事件、函数或过程 的头和规格说明； 3．源程序清单和结果 源程序要加注释，要有测试数据及结果。
实验1：学习SQL 语句与SQL SERVER的数据库环境（4学时） 本次实验的主要目的在于学会使用SQL SERVER环境建 库的方法，学会SQL SERVER企业管理器和查询分析器的使用，通过数据库操纵环境，了解库的建立、表的建立、数据库 的查询实现方法。实验数据如下： Student SC
实验报告 1 日期： 一．SQL语句实验题目： 1.建立课程表 2.建立学生表 3.建立选课表 4.查询所有学生的详细信息
SELECT Student.SCLASS, Student.SNO,Student.SNAME, Student.SSEX, Student.SAGE , Student.SDEPT,https://www.wendangku.net/doc/e611727870.html,O,SC.GRADE,https://www.wendangku.net/doc/e611727870.html,AME,Course.CPNO,Course. CCREDIT FROM Course,Student,SC WHERE SC.SCLASS=Student.SCLASS AND SC.SNO=Student.SNO AND https://www.wendangku.net/doc/e611727870.html,O=https://www.wendangku.net/doc/e611727870.html,O 5.查询1班的学生号学及姓名 SELECT SNO,SNAME FROM Student WHERE SCLASS='1' 6.查询‘刘晨’的出生年 7.查询姓‘刘’的学生的详细情况
数据挖掘报告
哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院
一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。
由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可
2013《数据库技术及应用》实验指导书资料
《数据库技术及应用》实验指导书
实验环境 1．软件需求 （1）操作系统：Windows 2000 Professional，或者Windows XP （2）数据库管理系统：SQL Server2000 （3）应用开发工具：Delphi7.0 （4）其它工具：Word 2．硬件需求 （1）PC机 （2）网络环境
基本需求信息 一、对某商场采购销售管理进行调研后，得到如下基本需求信息： 该商场有多名工作人员（主要是采购员和销售员），主要负责从供应商处采购商品，而后将商品销售给客户。采购员主要负责根据商场的销售情况确定要采购的商品，并与供应商联系，签订采购单。销售员主要负责将采购来的商品销售给客户，显然一个客户一次可能购买多种商品。一个供应商可以向该商场供应多种商品，而一种商品也可以由多个供应商供应。 商场的管理者每个月需要对该月已采购的商品和已销售的商品进行分类统计，对采购员和销售员的业绩进行考核，对供应商和客户进行等级评定，并计算商场利润。 二、E-R图 三、需要建立的数据表如下 1．供应商表：供应商ID，供应商名称，地区，信誉等级 2．供应表：供应商ID，商品ID，商品单价 3．商品表：商品ID，商品名称，商品库存量，商品均价 4．采购单表：采购单ID，采购员ID，供应商ID，采购总金额，签订日期 5．采购明细表：采购单ID，商品ID，采购数量，商品单价 6．销售单表：销售单ID，销售员ID，客户ID，销售总金额，签订日期 7．销售明细表：销售ID，商品ID，销售数量，商品单价，单价折扣 8．客户表：客户ID，客户名称，联系电话，客户等级 9．职员表：职员ID，职员姓名，职员类型
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数
据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组
数据库实验指导书++数据库系统概论(第四版)++王珊、萨师煊
目录 实验一熟悉POWER DESIGNER (2) 实验二SQL SERVER 2000的安装与使用 (6) 实验三创建数据库、表 (17) 实验四SQL SERVER2000查询分析器 (29) 实验五SQL语言的DDL (38) 实验六SQL语言的DML初步 (40) 实验七DML的数据查询 (43) 实验八SQL语言综合练习 (48) 实验九嵌入式SQL ...................... 错误!未定义书签。实验十数据库设计....................... 错误!未定义书签。
实验一熟悉Power Designer 一、实验目的 1、掌握安装并破解PD的方法。 2、通过阅读和分析应用实例“学生选课系统CDM”，了解和熟悉Power Designer CDM及其相关知识。 3．掌握运用Power Designer工具建立CDM的方法。 4．初步掌握从Power Designer CDM生成相应的PDM的方法。 二、实验内容及实验步骤 1、PD环境的介绍 Power Designer的4种模型文件： (1) 概念数据模型(CDM) CDM 表现数据库的全部逻辑的结构,与任何的软件或数据储藏结构 无关。一个概念模型经常包括在物理数据库中仍然不实现的数据对 象。它给运行计划或业务活动的数据一个正式表现方式。 （2）物理数据模型(PDM) ：PDM 叙述数据库的物理实现。 藉由PDM ，你考虑真实的物理实现的细节。你能修正PDM 适合你的表现或物理约束。 （3）面向对象模型(OOM) 一个OOM包含一系列包，类，接口, 和他们的关系。这些对象一起形成所有的( 或部份) 一个软件系统的逻辑的设计视图的类结构。 一个OOM本质上是软件系统的一个静态的概念模型。 （4）业务程序模型(BPM) BPM 描述业务的各种不同内在任务和内在流程，而且客户如何以这些任务和流程互相影响。BPM 是从业务合伙人的观点来看业务逻辑和规则的概念模型，使用一个图表描述程序，流程，信息和合作协议之间的交互作用 2、创建CDM（以学生选课系统为例） （1）新建一个CDM，命名为CssCdm(css,Course SelectionSystem ) （2）创建“学生”、“课程”实体和“选课”联系，并命名 （3）为各实体和联系创建属性 学生（学号，姓名，性别，年龄）
数据挖掘实验报告1
实验一 ID3算法实现 一、实验目的 通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。 实验类型：验证 计划课间：4学时 二、实验内容 1、分析决策树算法的实现流程； 2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程； 3、根据算法描述编程实现算法，调试运行； 4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。 三、实验方法 算法描述： 以代表训练样本的单个结点开始建树； 若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记； 否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性； 对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本； 算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树 递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止： 给定结点的所有样本属于同一类； 没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行 四、实验步骤 1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述： Struct {int Attrib_Col; // 当前节点对应属性 int Value; // 对应边值 Tree_Node* Left_Node; // 子树 Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点 Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点 int ClassNo; // 对应分类标号 }Tree_Node; 2、整体算法流程
主程序： InputData(); T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib); OutputRule(T); 释放内存; 3、相关子函数： 3.1、 InputData() { 输入属性集大小Num_Attrib; 输入样本数Num_Record; 分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib]; 输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]； 获取类别数C(从最后一列中得到); } 3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib) { Int Class_Distribute[C]; If (Record_No==0) { return Null } N=new tree_node(); 计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0; For (i=0;i 通信与信息工程学院 课程设计说明书 课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务（理） 组长: 学号: 组员/学号: 开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日 目录 1．绪论 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2提出问题 (1) 2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1) 2.1数据仓库介绍 (1) 2.2数据集市介绍 (2) 3．数据仓库 (3) 3.1数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (4) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5) 3.2 数据仓库的建立 (5) 3.2.1数据仓库数据集成 (5) 3.2.2建立维表 (8) 4.OLAP操作 (10) 5.数据预处理 (12) 5.1描述性数据汇总 (12) 5.2数据清理与变换 (13) 6.数据挖掘操作 (13) 6.1关联规则挖掘 (13) 6.2 分类和预测 (17) 6.3决策树的建立 (18) 6.4聚类分析 (22) 7.总结 (25) 8.任务分配 (26) 数据挖掘实验报告 1.绪论 1.1项目背景 在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向，而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联，并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。 1.2提出问题 那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘？怎样挖掘？具体说，超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联，正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢？如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢？本次实验为解决这一问题提出了解决方案。 2.数据仓库与数据集市的概念介绍 2.1数据仓库介绍 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。........ 2.2数据集市介绍 数据集市，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。....... 3.数据仓库 3.1数据仓库的设计 3.1.1数据库的概念模型 3.1.2数据仓库的模型 数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图，我们创建了四个 《数据库系统原理》实验指导书 计算机科学与技术与学院计算机科学与技术系 二○一二年 目录 实验一认识DBMS ..................................................................................... 错误!未定义书签。实验二交互式SQL（4小时） ................................................................. 错误!未定义书签。实验三数据库完整性（2小时） ........................................................... 错误!未定义书签。实验四数据库安全性（2小时） ........................................................... 错误!未定义书签。 实验一认识DBMS 一、实验目的 1．通过对某个商用数据库管理系统的安装使用，初步了解DBMS的工作环境和系统构架。在此推荐SQL SERVER2005。 2．熟悉DBMS的安装、配置及使用。 3．搭建今后实验的平台。 二、实验平台 操作系统：Windows XP。 数据库管理系统：SQL SERVER2005。选择安装各个数据库管理系统之前，请仔细看清硬件的配置要求。 三、实验内容和要求 1．根据安装文件的说明安装数据库管理系统。在安装过程中记录安装的选择，并且对所作的选择进行思考，为何要进行这样的配置，对今后运行数据库管理系统会有什么影响。 2．学会启动和停止数据库服务。 在正确安装SQL SERVER2005后，SQL SERVER数据库引擎服务会在系统启动时自动启动。如果要手动地启动和停止数据库引擎服务，可以通过SQL SERVER配置管理器（SQLSERVER CONFIGURATION MANAGER）来进行管理。SQL SERVER配置管理器综合了SQLSERVER 2000中的服务管理器、服务器网络适用工具和客户端网络实用工具的功能。 打开 SQL SERVER配置管理器工具，单击“SQL SERVER2005服务”节点，其中的“SQL SERVER”服务就是我们所说的数据库引擎。与SQL SERVER 2000一样，可以通过这个配置管理器来启动、停止所安装的服务，如“SQLSERVER（MSSQLSERVER）”。 3．了解RDBMS系统的体系结构。 SQL SERVER2005是一款具有“客户机/服务器”架构的关系型数据库管理系统，它使用T-SQL语言在客户机和服务器之间传递客户机的请求和服务器的响应。 数据库体系结构：又划分为数据库逻辑结构和数据库物理结构。数据库逻辑结构主要应用于面向用户的数据组织和管理，如表、视图、存储过程和触发器、约束等。数据库物理结构主要应用于面向计算机的数据组织和管理，如数据以表文件的形式存放在硬盘上。 4．了解RDBMS的管理和使用。例如SQL SERVER Management Studio是SQL SERVER 2005种最重要的管理工具，它融合了SQL SERVER2000的查询分析器和企业管理器、OLAP分析器等多种工具的功能，为管理人员提供了一个简单的实用工具，使用这个工具既可以用图形化的方法，也可以通过编写SQL语句来实现数据库的操作。 5．初步了解RDBMS的安全性，这里主要是服务器用户的登录和服务器预定义角色。可以尝试建立一个新的登录名，赋予其数据库管理员的角色，今后的实验可以用该登录名来创建数据库用户。 数据预处理 一、实验原理 预处理方法基本方法 1、数据清洗 去掉噪声和无关数据 2、数据集成 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 3、数据变换 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 4、数据归约 主要方法包括:数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等二、实验目的 掌握数据预处理的基本方法。 三、实验内容 1、R语言初步认识（掌握R程序运行环境） 2、实验数据预处理。（掌握R语言中数据预处理的使用） 对给定的测试用例数据集，进行以下操作。 1）、加载程序，熟悉各按钮的功能。 2）、熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析。 对餐饮销量数据进统计量分析，求销量数据均值、中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。 3）数据预处理 缺省值的处理：用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理 对连续属性离散化：用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理 四、实验步骤 1、R语言运行环境的安装配置和简单使用 （1）安装R语言 R语言下载安装包，然后进行默认安装，然后安装RStudio 工具（2）R语言控制台的使用 1.2.1查看帮助文档 1.2.2 安装软件包 1.2.3 进行简单的数据操作 （3）RStudio 简单使用 1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理 1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理 2、R语言中数据预处理 （1）加载程序，熟悉各按钮的功能。 （2）熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析 2.2.1 销量中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 , 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。数据挖掘实验报告 超市商品销售分析及数据挖掘
《数据库系统原理》实验指导书范文
数据挖掘实验报告一