一、利用控件输入、输出 二、文本框的Text属性,V/O 三、标签的 Caption属性, Output 四、对话框

一、选择结构的概念 二、条件表达式,比较运算和布尔运算 三、条件语句 四、多分支选择语句 Select Case 五、标准控件

一、基本数据类型:数值型、字符型、日期型、布尔型、变体型。 二、常量与变量及其定义 三、不同数据类型的运算 四、表达式 五、内置函数

1. Visua| Basic的功能特点 2.VB的集成开发环境 3.VB编程步骤与第一个VB程序

一、分析观测环境中的归纳学习的一般模型。 二、解释学习机器如何从它所支持的函数集中选择一个近似函数。 三、介绍回归和分类问题的风险函数的概念

一、在层次聚类分析中,输入中不指定要分成的类的个数。系统的输入为(X,s),系统的输出是类的层次。 二、大多数层次聚类过程不是基于最优的思想, 而是通过反复的分区直至收敛,找出一些近似的、未达最优标准的解决方案。 三、层次聚类算法分为:分裂算法和凝聚算法

聚类的样本是用度量指标的一个向量表示或 更正式的说法是用多维空间的一个点来表示。 同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有 更高的相似性。聚类方法尤其适合用来探讨 样本间的相互关联关系从而对一个样本结构 做一个初步的评价。人们能够对一维、二维 或三维的样本进行聚类分析,但是大多数现 实问题涉及到更高维的聚类

多维事务数据库DB的结构为 (ID,AA2,, Anitems),A是DB中的结构化 属性(例如顾客的年龄,职业收入等),而 items是同事务连接的项的集合(例如购物篮 中频繁项集)。每一个 t=(id,aa 2..2 items-t)由两部分信息组成: 维信息(a1,a2man)项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集

多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),A是DB中的结 构化属性(例如顾客的年龄,职业收入等), 而 items是同事务连接的项的集合(例如购 物篮中频繁项集)。每一个 t=(id,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集

购物篮是顾客在一次事务中所购买项的集 合,所谓事务是一个明确定义的商业行为。 事务数据库研究的一个最普通的例子就是 寻找项的集合,或叫做项集。包含个项的 项集被称为i-项集。包含该项集的事务的百 分数叫做该项集的支持度。支持度超过指 定阈值的项集叫做频繁项集