本文叙述了一个在AST—PCNET网络环境下的网络数据服务系统:NDSS(Network Data Service Svstem)。NDSS由数个做为工作站的IBM—PC/XT微型机和一个数据服务结点:DSS(Data Service Station)组成。DSS又由一个前端机和一个专门用于数据处...
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本文叙述了一个在AST—PCNET网络环境下的网络数据服务系统:NDSS(Network Data Service Svstem)。NDSS由数个做为工作站的IBM—PC/XT微型机和一个数据服务结点:DSS(Data Service Station)组成。DSS又由一个前端机和一个专门用于数据处理的关系数据库机组成。文中对NDSS的结构和特征以及NDSS的功能划分等问题进行了详细的分析和讨论。
Dimension member attribute is used to describe the property of dimension members. It is not fully understood and well defined in OLAP research area. This paper focuses on a special kind of dimension member attributes,...
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Dimension member attribute is used to describe the property of dimension members. It is not fully understood and well defined in OLAP research area. This paper focuses on a special kind of dimension member attributes, which can be used as dimensions by themselves. We call them attribute dimensions. In order to facilitate this kind of necessity of muhidimensional data modeling in many real-world applications, the traditional muhidunensional structure is extended and a group of operations are given to formulate corresponding multidimensional queries.
提出CF-WFCM算法,该算法分为属性权重学习算法和聚类算法两部分.属性权重学习算法,从数据自身的相似性出发,通过梯度递减算法极小化属性评价函数CFuzziness(w),为每个属性赋予一个权重.将属性权重应用于Fuzzy C Mean聚类算法,得到CF-WFC...
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提出CF-WFCM算法,该算法分为属性权重学习算法和聚类算法两部分.属性权重学习算法,从数据自身的相似性出发,通过梯度递减算法极小化属性评价函数CFuzziness(w),为每个属性赋予一个权重.将属性权重应用于Fuzzy C Mean聚类算法,得到CF-WFCM算法的聚类算法.CF-WFCM算法强化重要属性在聚类过程中的作用,消减冗余属性的作用,从而改善聚类的效果.我们选取了部分UCI数据库进行实验,实验结果证明:CF-WFCM算法的聚类结果优于FCM算法的聚类结果.函数CFuzziness(w)不仅可以评价属性的重要性,而且可以评价属性评价函数的优劣.实验说明了这一问题.最后我们对CF-WFCM算法进行了讨论.
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