数据库设计分为几个阶段，各阶段的任务是什么？ 按照规范的设计方法，一个完整的数据库设计一般分为以下六个阶段。1、需求分析：分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求2、概念结构设计：主要采用E-R模型进行设计，包括画E-R图3、逻辑结构设计：通过将E-R图转换成表，实现从E-R模型到关系模型的转换4、数据库物理设计：主要是为所设计的数据库选择合适的存储结构和存取路径5、数据库的实施：包括编程、测试和试运行6、数据库运行与维护：系统的运行与数据库的日常维护扩展资料：设计原则1、一对一设计原则在软件开发过程中，需要遵循一对一关系设计原则进而开展数据维护工作，通过利用此原则能够尽量减少维护问题的出现，保证数据维护工作顺利开展同时降低维护工作难度。2、独特命名原则独特命名原则的应用是为了减少在数据库设计过程中出现重复命名和规范命名现象出现。3、双向使用原则双向使用原则包括：事务使用原则和索引功能原则，软件市场常见的索引模式有：多行检索聚簇索引和单行检索非聚簇索引。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ 目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚…
有哪些常用的聚类算法？
在数据表中索引有什么用，怎么建立索引 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多。建立索引的操作步骤如下：1、首先我们打开一个要操作的数据表，如下图所示，我们需要给name字段添加索引。2、接下来我们就可以通过create index来添加索引了，如下图所示，on后面的内容别丢掉了。3、然后我们展开表下面的索引文件夹，就可以看到创建的索引了。4、接下来我们在创建索引的时候还可以在字段后面添加排序方式。5、然后删除索引的时候用的是drop语句，如下图所示，和删除表类似。6、最后执行drop语句以后，在索引文件夹下面就没有了索引。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ （https：//www. coursera.org/course/ml）A List of Data Science and Machine Learning http：//conductrics.com/data-science-resources/） 转载自 THU数据派 官方微信公众。
K-means聚类算法中的K如何确定？ 数据集中所需的聚类簇数k未知，有什么方法能够将k计算出来？使用无监督学习在一个数据量5000级别的数据集…
常用的聚类方法有哪几种？？ 聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。1、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚7a686964616fe4b893e5b19e31333431343662类，K。2、层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。3、基于密度的方法，基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。4、图论聚类方法解决的第一步是建立与问题相适应的图，图的节点对应于被分析数据的最小单元，图的边（或弧）对应于最小处理单元数据之间的相似性度量。5、基于网格的方法，这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元的网格结构，所有的处理都是以单个的单元为对象的。6、基于模型的方法，基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。扩展资料：在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。它作为数据挖掘中的一个模块，可以作为一个单独的工具以发现。
如何对用户进行聚类分析？
