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Oracle中设定特定的格式显示日期结果？

问、Oracle中设定特定的格式显示日期结果？答：如果希望定制日期显示格式，并按照特定方式显示日期结果，那么可以设置会话的nls_date_format参数Alter session set nls_date_format=’YYYY/MM/DD’

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Oracle以美国英语显示日期结果？

问、Oracle以美国英语显示日期结果？答：如果以美国英语显示日期结果，那么可以将会话的NLS_LANGUAGE参数设置为AMERICANALTER SESSION SET nls_language=’ AMERICAN’;

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Oracle以简体中文的形式显示日期结果？

问、Oracle以简体中文的形式显示日期结果？答：如果以简体中文显示日期结果，那么可以将会话的NLS_LANGUAGE参数设置为SIMPLIFIED CHINESE：ALTER SESSION SET nls_language=’ SIMPLIFIED CHINESE’;

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Oracle查询日期列的语法？

问、Oracle查询日期列的语法？答：日期列：是指数据类型为日期类型的列，如date类型。日期列默认显示格式为DD-MON-RR RR代表年，而且只取年份的最后两位数字。日期格式中RR与YY的区别：

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Oracle查询排除重复行distinct语法？

问、Oracle查询排除重复行distinct语法？答：默认情况下，当执行插叙操作时，会显示所有满足条件的行，包括重复行例： Select distinct deptno, job from emp;

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oracle查询到的语法格式？

问、oracle查询到的语法格式？答：Select * |｛[distinct]colum |expression [alias],…｝from table [where condition]Table 用于指定表名； column用于指定列名 expression 用于指定表达式 alias 用于指定列的别名Condition用于指定查询条件

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层次聚类：“类合并和分裂的距离”的定义？

问、层次聚类：“类合并

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层次聚类： “类合并和分裂的距离”的图示？

问、层次聚类： “类合并

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层次聚类的其他方法？

问、层次聚类的其他方法？答：1) 基于划分方法，如k-means2) 基于层次的方法，如基于最小距离的层次聚类3) 基于密度的方法，如DBSCAN，OPTICS算法4) 基于网格的方法，如STING，CLIQUE算法5) 基于模型的方法，如EM算法， COBWEB算法6) 基于图的聚类算法，如Chameleon算法， SNN算法7) 基于群体智能的算法，如基于蚁群算法的聚类方法

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更多类合并和分裂的距离的定义

问、更多“类合并

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更多类合并

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最短距离法进行聚类分析的步骤？

问、最短距离法进行聚类分析的步骤？答：1. 定义样品之间距离，计算样品的两两距离，得一距离矩阵记为D(0)，开始每个样品自成一类，显然这时Dij = dij。2. 找出距离最小元素，设为Dpq，则将Gp和Gq合并成一个新类，记为Gr，即Gr = ｛Gp，Gq｝。3. 按（最短距离法）计算新类与其它类的距离。4. 重复(2)、(3)两步，直到所有元素。并成一类为止。如果某一步距离最小的元素

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层次聚类： “类合并

问、层次聚类： “类合并

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层次聚类： “类合并

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层次聚类：“类合并

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层次聚类的步骤？

问、层次聚类的步骤？答：• 算法流程1. 计算对象两两之间的距离；2. 构造n个单成员聚类C1,C2,…,Cn,每个聚类高度为0；3. 找到两个距离最近的聚类Ci和Cj，聚类的个数减1，以被合并的两个类之间的间距作为上层的高度；4. 重复3直到满足终止条件。

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层次聚类法一般可以分为哪两类？

问、层次聚类法一般可以分为哪两类？答：• 凝聚方法（agglomerative）（自底向上）思想：一开始将每个对象作为单独的一组，然后根据同类相近，异类相异的原则，合并对象，直到所有的组合并成一个，或达到一个终止条件为止。• 分裂方法（divisive）（自顶向下）思想：一开始将所有的对象置于一类，在迭代的每一步中，一个类不断地分为更小的类，直到每个对象在单独的一个类中，或达到一个终止条

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什么是层次聚类？

问、什么是层次聚类？答：层次聚类方法是指递归地对对象进行合并和分裂，直到满足某一终止条件为止的一类聚类算法 q�| g�

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解释皮尔逊相关度评价

问、解释皮尔逊相关度评价答：• 皮尔逊相关度评价是另一种计算用户间关系的方法。比欧几里德距离评价的计算要复杂一些，但对于评分数据不规范时，皮尔逊相关度评价能够给出更好的结果。• 皮尔逊相关系数的计算公式如下，结果是一个在-1与1之间的系数。该系数用来说明两个用户间联系的强弱程度。 • 相关系数的分类• 0.8-1.0 极强相关• 0.6-

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什么是相似性度量？

问、什么是相似性度量？答：相似性的计算是取输入空间中的两个点，计算出一个正数，该正数包含了这两个点之间的相似性程度的信息。n维空间中的两个点x、y间的距离d具有如下属性：• 对称性：d(x,y)＝d(y,x)• 非负性：d(x,y)＞＝0• 三角不等性：d(x,y)＜＝ d(x,z) d(z,y)

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